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轻量化网络可解决深度神经网络参数较多、计算量较高、难以部署在计算能力有限的边缘设备上等问题.针对轻量化网络中常用的分组卷积的分组结构问题,文中提出基于神经网络结构搜索的轻量化网络.将不同分组的卷积单元作为搜索空间,使用神经网络结构搜索,得到网络的分组结构和整体架构.同时为了兼顾准确率与计算量,提出循环退火搜索策略,用于解决神经网络结构搜索的多目标优化问题.在数据集上的实验表明,文中网络识别准确率较高,时间复杂度和空间复杂度较低. 相似文献
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目的 全口曲面断层片（全景片）需要病人的正确摆位辅以仪器的合理配置而取得合格的成像：以面中线为界,双侧上下颌骨等结构呈左右对称;牙齿的咬合面连线呈缓慢的微笑曲线,各牙齿在全景片上的生理位置是基本固定的。因此,以全景片为代表的口腔医学图像具备固定的前、背景关系和稳定的空间结构,但基于常规卷积的网络因其卷积的空间无关性而对上述空间域的结构信息并不敏感。虽然一些特殊的注意力模块能够引导模型关注特定信息并给予加权,但是它关注的信息常常背离人们的期望,反而降低模型性能;另一方面,注意力作为嵌入式的模块往往会提高计算量和参数量。针对口腔医学图像的结构特性,提出适用于全景智齿检测的基于内卷解耦的YOLO（you only look once）模型。方法 在主干网络中,通过重塑跨阶段分部（cross stage partial,CSP）结构并引入一种具备空间特异性的内卷积方式,使模型优先关注空间域中信息量最大的视觉元素,以此强化模型对空间信息的建模能力;在检测头结构中,提出采用多支路解耦结构克服任务耦合的负面影响,解决内卷算子与YOLO模型的适配性问题,并对各支路的损失函数进行针对性优化。结果 在全景片数据集上的智齿检测的实验结果表明,本文方法的检测性能和模型参数大幅优于近年优秀的单阶段目标检测模型,相较于本文的基线模型,参数量缩减了42.5%,平均精确率提升了6.3%,充分验证了本文模型结构的合理性及对于智齿检测任务的有效性。结论 本文针对口腔医学图像的空间结构性质提出的基于内卷解耦的全景智齿检测方案,具有更强的空间信息建模能力,且降低了参数量成本。 相似文献
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问答系统是一种以准确且自然的语言来回答用户提问的系统。本文对其中涉及的“命名实体识别”这一环节尝试了一些改进措施：1.针对传统单向模板匹配耗时耗力的问题，提出一种双向格子结构的长短时记忆网络（Lattice Bi-LSTM），解决了命名实体识别中对句子处理不当和对分词结果具有依赖性两大问题，且与单向结构相比，双向结构能更好地利用句子信息，使输出结果更具鲁棒性，从而更准确地捕获语义信息。2.针对传统方法未考虑实体间相似度的非线性耦合性问题，提出一种利用周期性核函数准确地将“相似”的实体链接到知识库中去的方法。对提出的两个改进方法进行了实验验证，其结果表明：所用方法与经典方法相比，具有显著改进效果。 相似文献
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