基于迭代剪枝VGGNet的火星图像分类

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。