煤矸的轻量级智能分选网络
针对现有煤矸分选方法存在模型复杂、实时性差、特征易丢失等问题,构建了一种轻量化煤矸分选网络 GC-ResNet18.GC-ResNet18 利用幽灵卷积(ghost convolution,GC)线性生成 ghost 映射的特性,剔除煤和矸石相似性特征的冗余信息.借助Softpool的下采样激活映射,保留、凸显煤和矸石的特征信息并去除冗余参数,防止过拟合现象.引入GC自注意力机制,融合SENet的轻量化和NLNet长距离信息全局捕获的优势,使网络记忆、放大煤矸图像间的细微差异特征,提升煤矸图像的识别准确率.实验结果表明,GC降低了 46.6％的参数量,GC自注意力机制在CI-FAR10、CIFAR100上分别提升1.44％、2.32％的准确率,而Softpool池化在上述两个数据集中分别提升了 0.22％、0.17％.通过对比实验,全面改进后的GC-ResNet18网络在训练效率和分类精度上优于VGG19-S-GDCNN、SBP-VGG-16等模型,在CIFAR10和CIFAR100数据集中的分类精度与同规模的网络相比均达到最优的94.07％和74.95％,并最终在自建煤矸数据集上达到了 97.2％的分类准确率.
煤矸分选、神经网络、幽灵卷积(GC)、高效池化层、自注意机制
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TD94;TD391.9(选矿)
国家自然科学基金;安徽省自然科学基金面上项目;安徽省重点研究与开放计划;安徽高校协同创新项目
2023-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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