10.3969/j.issn.2095-2163.2022.07.029
改进MobileNetV3的脱机手写汉字识别
针对目前手写识别网络训练时间长、高资源消耗等问题,本文提出了一种脱机手写汉字识别网络模型.使用轻量级网络MobileNetV3作为主干网络,以减少网络参数量;针对汉字识别分类数庞大的特点,使用多尺度卷积核,提取更丰富的特征信息;针对形近字易产生识别错误的问题,使用注意力机制进行局部、全局特征提取并融合.实验结果表明,所提模型能在保持较少参数量的情况下,使其识别准确率有所提升.
脱机手写汉字识别、深度学习、MobileNetV3、特征融合、注意力机制
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TP391(计算技术、计算机技术)
2022-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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