基于迭代剪枝VGGNet的火星图像分类

摘要：

VGGNet能提供高精度的火星图像分类,但需消耗大量内存资源.鉴于器载计算机内存资源有限,为解决这一矛盾,本文提出了基于迭代剪枝VGGNet的火星图像分类方法.首先,采用迁移学习训练网络的连通性,以便评估神经元的重要性;其次,通过迭代剪枝方法修剪不重要的神经元,以便将全连接层的参数量和内存占用量减少;最后,采用K-means++聚类实现权重参数的量化,利用霍夫曼编码压缩迭代剪枝与量化后的VGGNet权重参数,达到减少存储量和浮点数运算量的作用.此外,通过5种数据增强方法进行数据扩充,目的是解决类别不平衡的问题.实验结果表明,压缩后的VGGNet模型的所占内存、Flops和准确率分别为62.63 Mb、150.6 MFlops和96.15％.与ShuffleNet、MobileNet和EfficientNet等轻量级图像分类算法相比,所提模型具有更好的性能.

关键词：图像分类、卷积神经网络、迭代方法、聚类算法、VGGNet

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4;TP181(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;武汉科技大学大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2023-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：507-514