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首页> Entropy (Basel, Switzerland)> An Enhanced Scheme for Reducing the Complexity of Pointwise Convolutions in CNNs for Image Classification Based on Interleaved Grouped Filters without Divisibility Constraints.

An Enhanced Scheme for Reducing the Complexity of Pointwise Convolutions in CNNs for Image Classification Based on Interleaved Grouped Filters without Divisibility Constraints.

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第一作者： Joao Paulo,Schwarz Schuler
第一单位： Departament d'Enginyeria Informatica i Matemátiques, Universitat Rovira i Virgili, 43007 Tarragona, Spain.
作者： Joao Paulo,Schwarz Schuler [1] ; Santiago Romani,Also [1] ; Domenec,Puig [1] ; Hatem,Rashwan [1] ; Mohamed,Abdel-Nasser [2]
作者单位： Departament d'Enginyeria Informatica i Matemátiques, Universitat Rovira i Virgili, 43007 Tarragona, Spain. [1] Departament d'Enginyeria Informatica i Matemátiques, Universitat Rovira i Virgili, 43007 Tarragona, Spain.;Electronics and Communication Engineering Section, Electrical Engineering Department, Aswan University, Aswan 81528, Egypt. [2]
关键词 DCNNEfficientNetchannel interleavingcomputer visionconvolutional neural networkdata analysisdeep learninggrouped convolutionimage classificationnetwork optimizationparallel branchesparameter reductionpointwise convolution
DOI 10.3390/e24091264
PMID 36141151
发布时间 2022-09-28
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Entropy (Basel, Switzerland)

Entropy (Basel, Switzerland)

2022年24卷9期

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