TY -的A2 Montoliu劳尔AU -李,秀盟——长,Rujiao盟——燕Jiangpeng AU -金,库恩AU -李,Jihae PY - 2019 DA - 2019/04/03 TI -网路:一个微小的浮游生物分类网络移动设备SP - 6536925六世- 2019 AB -本文致力于一个轻量级的卷积神经网络基于注意机制称为小注意网络(网路)。网路由三个主要部分称为还原模块,self-attention操作和组卷积。减少模块减轻池操作所造成的信息损失。新parameter-free self-attention操作使学习模型关注的重要部分图像。这群卷积实现模型压缩和multibranch融合。使用的主要部分,该网络可以有效地浮游生物分类在移动设备上。提出了网络的性能评估的浮游生物数据集收集的俄勒冈州立大学哈特菲尔德的海洋科学中心。结果表明,网路优于其他深模型速度(31.8 ms /图像),大小(648 kB,占用的硬盘空间大小的模型),和准确性(排名前76.5%,前5 96.3%)。SN - 1574 - 017 - 2019/6536925 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/6536925——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER