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基于网络剪枝和知识蒸馏的垃圾分类图像识别方法属于计算机视觉领域，研究针对日常光照下固定角度摄像头采用定时截取视频帧的垃圾分类识别方法。首先利用卷积神经网络构建直连型的图像分类模型。其次使用剪枝标准对网络进行剪枝。该剪枝标准关注通道预剪枝后的特征图与原特征图的相似度，并使用二范式规范化特征图尺寸的影响，从而能够实现基于剪枝标准的跨层自动化剪枝。最后使用知识蒸馏弥补过剪枝导致的精度下降，将原网络的知识迁移到剪枝后的网络。采用本发明构建的分类器在不损失网络精度的情况下，模型计算资源消耗减少77％，硬盘空间占比减少50％，识别精度可达94.4％。
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