摘要：对移动神经网络进行研究,在此基础上提出一种端到端的高效运行于移动端的场景分类模型。在同一个网络中使用多分辨率输入的方法进行训练,在预测时只将原图处理到指定分辨率,不进行multi-crop预测;将网络在中层提取的局部信息和在高层提取的全局信息进行融合;根据提出的相似类知识迁移的模型压缩方法对网络进行训练。实验结果表明,与现有的移动神经网络相比,该模型的识别准确率更高。与端到端的场景分类模型相比,该模型能在模型大小只有其1%的情况下取得同等或更高的识别准确率。

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