典型文献
基于空间和ECA注意力机制的废旧手机型号识别研究
文献摘要：
针对废旧手机的分类回收难以快速精准识别的问题,本文基于残差网络模型Resnet 34进行改进,让模型能自适应地关注到感兴趣的特征和定位到具有判别性的区域,从而提高手机型号识别的准确率.首先,在Resnet 34模型的Layer 4上添加ECA注意力机制,并实验将ECA通道注意力机制与空间注意力机制结合,组成新的Eca-S-Resnet 34注意力机制.然后对网络模型进行训练,基于验证集测试网络模型预测的准确率,最后导入照片测试手机型号识别速度与准确率.实验证明在模型的Layer 4上添加的ECA注意力机制与Eca-S-Resnet 34注意力机制均可以提高网络训练速度与模型的分类准确率.
文献关键词：
手机型号识别;残差网络结构;注意力机制;废旧手机回收
中图分类号：
作者姓名：
余光海;付勇刚;邓梅玲
作者机构：
合肥工业大学机械工业绿色设计与制造重点实验室 合肥230009;中国电器科学研究院股份有限公司 广州510300
文献出处：
引用格式：
[1]余光海;付勇刚;邓梅玲-.基于空间和ECA注意力机制的废旧手机型号识别研究)[J].日用电器,2022(11):71-75
A类：
手机型号识别
B类：
ECA,分类回收,精准识别,残差网络模型,Resnet,注到,感兴趣,判别性,高手,Layer,通道注意力机制,空间注意力机制,Eca,验证集,试手,网络训练,训练速度,分类准确率,残差网络结构,废旧手机回收
AB值：
0.258714
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