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DLA+: A Light Aggregation Network for Object Classification and Detection

International Journal of Automation and computing 2021年第6期18卷 963-972页

作者： Fu-Tian Wang Li Yang Jin Tang Si-Bao Chen Xin Wang School of Computer Science and Technology Anhui UniversityHefei 230601China Shenzhen Raixun Information Technology Co. Ltd.Shenzhen 518000China Peking University Shenzhen Institute Shenzhen 518000China

An efficient convolution neural network(CNN) plays a crucial role in various visual tasks like object classification or detection, etc. The most common way to construct a CNN is stacking the same convolution block or complex connection. These approaches may be efficient but the parameter size and computation(Comp) have explosive growth. So we present a novel architecture called"DLA+", which could obtain the feature from the different stages, and by the newly designed convolution block, could achieve better accuracy, while also dropping the computation six times compared to the baseline. We design some experiments about classification and object detection. On the CIFAR10 and VOC data-sets, we get better precision and faster speed than other architecture. The lightweight network even allows us to deploy to some low-performance device like drone, laptop, etc.

关键词： Light weight image classification channel attention efficient convolution object detection

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