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Combining MobileNetV1 and Depthwise Separable convolution bottleneck with Expansion for classifying the freshness of fish eyes

引用

Information Processing in Agriculture 2022年第4期9卷 485-496页

作者： Eko Prasetyo rani purbaningtyas Raden Dimas Adityo Nanik Suciati Chastine Fatichah Department of Informatics Engineering FacultyUniversitas Bhayangkara SurabayaJl.Ahmad Yani 114Surabaya 60234Indonesia Department of Informatics Faculty of Intelligent Electrical and Informatics TechnologyInstitut Teknologi Sepuluh NopemberJl.Raya ITSSurabaya 60111Indonesia

Image classification using Convolutional Neural Network(CNN)achieves optimal perfor-mance with a particular *** reduces the parameter number for learning features by switching from the standard convolution paradigm to the depthwise separable convolution(DSC)***,there are not enough features to learn for identify-ing the freshness of fish ***,minor variances in features should not require complicated CNN *** this paper,our first contribution proposed DSC Bottle-neck with Expansion for learning features of the freshness of fish eyes with a Bottleneck *** second contribution proposed Residual Transition to bridge current feature maps and skip connection feature maps to the next convolution *** third contribu-tion proposed MobileNetV1 Bottleneck with Expansion(MB-BE)for classifying the freshness of fish *** result obtained from the Freshness of the Fish Eyes dataset shows that MB-BE outperformed other models such as original MobileNet,VGG16,Densenet,Nasnet Mobile with 63.21%accuracy.

关键词： Depthwise separable convolution Bottleneck Classification Freshness Fish eye Residual transition

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