本文關(guān)鍵詞：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Caltech-101圖像分類中的相關(guān)研究

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【摘要】：目前,國內(nèi)關(guān)于評估預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能影響的研究較少。基于此,提出采用Caffe框架中的Caffe Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖片物體識別。為更直觀分析計算過程,將卷積網(wǎng)絡(luò)中部分隱含層特征進(jìn)行了可視化,并在Caltech-101數(shù)據(jù)集上分析了隨機(jī)初始化與預(yù)訓(xùn)練模型初始化條件下深度卷積的分類效果,以及全局微調(diào)模式與局部微調(diào)模式對圖像分類的影響。結(jié)果表明,預(yù)訓(xùn)練模型初始化能夠極大提高收斂速度和識別正確率,全局微調(diào)模式能較好地擬合新的樣本數(shù)據(jù),同樣提高了識別正確率。在Caltech-101數(shù)據(jù)集上獲得了95.24%的平均識別率,更加有效地優(yōu)化了圖像識別過程。
【作者單位】： 天津工業(yè)大學(xué);天津商業(yè)大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖片分類 預(yù)訓(xùn)練 微調(diào)
【基金】：天津市教育信息化協(xié)會2015年度課題(15-01-405-0089)
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言 圖像分類是模式識別、計算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域非�；钴S的研究方向。大多數(shù)研究都集中在如何提取更好的圖像特征以實現(xiàn)較好的分類效果,傳統(tǒng)特征提取方法有:(1)基于圖片外觀全局特征提取,直接利用圖片外觀信息的全局特征,如直方圖法、主成分分析(PCA)系數(shù)等;(2)基于局

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本文編號：843440