基于轻量级神经网络的食材识别方法研究.pdf

基于轻量级神经网络的食材识别方法研究 基于轻量级神经网络的食材识别方法研究是计算机科学与应用领域中的一篇重要论文。该论文探讨了基于轻量级神经网络的食材识别方法，旨在满足嵌入式设备中使用食材识别功能的需求。 深度学习技术的发展 随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的目标检测技术已经广泛应用于诸多领域。然而，当前目标检测算法模型复杂，计算量大，无法应用于嵌入式设备中。为了满足嵌入式设备中使用食材识别功能的需求，研究者提出了基于轻量级神经网络的食材识别方法。 轻量级神经网络MobileNet 轻量级神经网络MobileNet是一种高效的神经网络架构，能够在嵌入式设备中实现实时目标检测任务。MobileNet的出现解决了传统神经网络计算量大的问题，使得神经网络模型能够应用于嵌入式设备中。 YOLOv3目标检测模型 YOLOv3是基于深度学习的目标检测模型，能够实时检测图像中的目标。然而，YOLOv3的主干网络darknet53计算量大，无法应用于嵌入式设备中。为了解决这个问题，研究者将轻量级神经网络MobileNet应用于YOLOv3中，把YOLOv3的主干网络darknet53替换为MobileNet。 Cluster-NMS算法 Cluster-NMS算法是一种目标检测后处理算法，能够提高目标检测的准确度。Cluster-NMS算法通过将检测结果聚类，抑制非极大值，提高目标检测的准确度。 实验结果 通过收集得来的食材数据集和VOC 2007数据集对网络进行对比实验。实验结果表明，改进后的网络模型，既能满足其迁移到嵌入式设备的轻量级需求，而且无论在识别速度和精度上都有提升，满足在嵌入式设备实现食材识别的功能。 结论 基于轻量级神经网络的食材识别方法研究为嵌入式设备中实现食材识别功能提供了一种有效的解决方案。该方法通过将轻量级神经网络MobileNet应用于YOLOv3中，提高了目标检测的准确度和速度，为嵌入式设备中实现食材识别功能提供了可能性。 关键词：深度学习、轻量化、非极大抑制、食材识别、目标检测 该论文的贡献在于提出了基于轻量级神经网络的食材识别方法，解决了当前目标检测算法模型计算量大的问题，满足了嵌入式设备中使用食材识别功能的需求。该方法具有广泛的应用前景，能够应用于智能家电、机器人、自动驾驶等领域。