BoltNet:面向边缘设备的超轻量级植物物种识别卷积网络(341K 参数,Pl@ntNet300K F1=0.682)
arXiv 8-12 上线论文,作者:Daniel Rossi、Guido Borghi、Roberto Vezzani。论文提出 BoltNet,一种结合 Spatial Redistribution Bottleneck 与 Logit PreSampling 的超轻量级全卷积架构,在 Pl@ntNet300K 上达到 0.682 F1-score(341K 参数,1.37 MB),为评估低于 2 MB 模型中的最高 F1,接近大参数量卷积骨干网络。在 Raspberry Pi 5、Jetson Orin Nano、Hailo-8 上的实测 FPS/W 与 CPU/GPU/NP 应用效率最优。[预印本]