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基于多重卷积神经网络跨数据集图像分类
被引量：
5
1
作者
刘鑫童
刘立波
张鹏
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3549-3554,共6页
为解决不同数据集共同类图像特征学习能力弱的问题,采用深度学习算法模型,提出一种基于多重卷积神经网络的跨数据集图像分类方法。以中值滤波预处理后的图像作为网络输入,在两个池化层之间采用两组连续卷积层,卷积特征提取和池化后,采...
为解决不同数据集共同类图像特征学习能力弱的问题,采用深度学习算法模型,提出一种基于多重卷积神经网络的跨数据集图像分类方法。以中值滤波预处理后的图像作为网络输入,在两个池化层之间采用两组连续卷积层,卷积特征提取和池化后,采用L2范数正则化的Softmax损失函数作为模型分类器,完成多重卷积神经网络分类的训练和测试。实验结果表明,相比于传统JDA方法、TCA方法和KPCA方法,该方法在经典数据集Caltech256、Amazon、Webcam和Dslr上具有更好的特征提取能力和更高的平均准确率。
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关键词
跨数据集分类
卷积神经网络
多重卷积
特征学习
L2正则化
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题名
基于多重卷积神经网络跨数据集图像分类
被引量：
5
1
作者
刘鑫童
刘立波
张鹏
机构
宁夏大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3549-3554,共6页
基金
宁夏自然科学基金项目(NZ17010)
国家自然科学基金项目(61751215
+1 种基金
61363054)
西部一流大学科研创新基金项目(ZKZD2017005)
文摘
为解决不同数据集共同类图像特征学习能力弱的问题,采用深度学习算法模型,提出一种基于多重卷积神经网络的跨数据集图像分类方法。以中值滤波预处理后的图像作为网络输入,在两个池化层之间采用两组连续卷积层,卷积特征提取和池化后,采用L2范数正则化的Softmax损失函数作为模型分类器,完成多重卷积神经网络分类的训练和测试。实验结果表明,相比于传统JDA方法、TCA方法和KPCA方法,该方法在经典数据集Caltech256、Amazon、Webcam和Dslr上具有更好的特征提取能力和更高的平均准确率。
关键词
跨数据集分类
卷积神经网络
多重卷积
特征学习
L2正则化
Keywords
cross-dataset classification
convolution neural network
multi-convolutional
feature learning
L2 regularization
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多重卷积神经网络跨数据集图像分类
刘鑫童
刘立波
张鹏
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
5
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