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摘要: 針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)量大、 訓練時間長的問題, 提出一種基于輕量級注意力殘差網(wǎng)絡的面部表情識別方法. 首先, 以殘差網(wǎng)絡為骨架重新搭建模型, 通過減少層數(shù)并改進殘差模塊提高模型性能; 其次, 引入深度可分離卷積減少模型的參數(shù)量和計算工作量; 最后, 采用Mish函數(shù)替代ReLU函數(shù)的擠壓激勵(剩余14649字)
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基于輕量級注意力殘差網(wǎng)絡的面部表情識別方法
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