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為更好地提取煙霧圖像的全局特征，提出一種基于膨脹卷積和稠密連接的煙霧識(shí)別方法。依次堆疊膨脹率不同的膨脹卷積，擴(kuò)大卷積核的感受野，使得卷積核能夠感知更廣泛的煙霧圖像區(qū)域，在不同膨脹卷積層之間設(shè)計(jì)稠密連接機(jī)制，促進(jìn)卷積層之間的信息流通，實(shí)現(xiàn)煙霧圖像局部特征和全局特征的融合。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造應(yīng)用于煙霧識(shí)別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在訓(xùn)練樣本和標(biāo)簽的凸組合上完成訓(xùn)練以增強(qiáng)模型的泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 Alexnet、vGG16等方法相比，該方法具有較好的煙霧特征表達(dá)能力，能在提高煙霧識(shí)別效果的同時(shí)，減小模型尺寸效果，其實(shí)用性較好。
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