基于改进E-EfficientNet的古陶瓷纹饰分类模型

为进一步提高古陶瓷纹饰分类精度，提出一种基于改进EfficientNet的古陶瓷纹饰分类模型。该模型通过引入高效率注意力机制(ECA)模块改进原主干网络EfficientNet-B0,有效捕获通道间的交互信息，利用跳跃连接在特征提取的最后一层加入ECA模块，获得古陶瓷纹饰注意力特征图，并利用迁移学习和Adam优化算法在古陶瓷纹饰数据集上进行实验验证。结果表明，改进后的E-EfficientNet模型在古陶瓷纹饰数据集上的识别准确率达到了99.26%,较改进前提高了2.48%;与同类轻量化模型ShuffleNet-V2和MobileNet-V3对比，识别准确率分别提高了2.10%和2.91%;与其他经典模型VGG、ResNet对比，不仅参数量大幅度减少，识别准确率均明显提高，可有效用于古陶瓷纹饰分类。