基于非对称密集卷积神经网络的轻量化通信设备检测方法

本发明涉及一种基于非对称密集卷积神经网络的轻量化通信设备检测方法，属于人工智能、计算机视觉、目标检测技术领域。本发明设计了一种双路非对称密集层，在不增加计算成本的情况下将单个非线性激活层分解为两层来设计非对称的深度可分离卷积，基于此构建双路非对称密集层，以此增强轻量化网络的特征提取和信息表达能力；设计了一种在特征合并过程中的通道混排机制，让该层能够在信息交换中保留特征细节并实现更平滑的层内信息流动，同时根据所给通道配置生成可变特征融合模式；引入密集连接的思想，实现层到层的信息流通与特征重用，从而促进了信息的高效传输。