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化石是石炭纪、二叠纪重要的标准化石,其详细的鉴定工作对确定地质时代和划分石炭系-二叠系具有重要意义.鉴于目前?类化石检测方法的局限性,提出一种基于深度学习单阶段算法的?类化石检测.以?类化石为研究对象,对原始模型进行分析,之后联合优化权重损失函数和BN层尺度因子的L1正则化等方式进行通道剪枝,再使用知识蒸馏使剪枝后模型恢复检测性能.实验结果表明,该方法可实现薄片图像中?类所在区域的定位和分类,平均精度均值达到98.1%,满足实时检测模型的要求,并且剪枝后参数量压缩了74.1%,解决了真实场景中存在的算力缺乏等问题.该方法能够有效保证?类化石的检测效果,同时扩展了该模型在嵌入式设备的适用范围,为深度学习在古生物化石图像的智能识别方面提供更多可能性. 相似文献
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