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2023-06-21 发布于四川
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本发明公开了一种基于通道注意力模块的轻量级神经网络模型，该模型基本模块是由深度可分离卷积、逐点卷积以及通道注意力模块相互结合而成。利用深度可分离卷积替换标准卷积能够降低参数量与计算量，而逐点卷积能够实现跨通道之间图像特征信息的融合；最后引入通道注意力机制，一方面增加图像特征信息之间的交互，提升卷积效率，另一方面则能够通过学习图像全局信息来有选择性地加强包含有用信息的特征并抑制无用信息特征。基于此构建的轻量级神经网络模型DCCANet相比于目前主流轻量级神经网络模型，在COCO数据集目标检测与实例

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344188 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110676000.3 (22)申请日 2021.06.18 (71)申请人东南大学地址 21

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