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图像分割是计算机视觉领域的一个重要方向,是图像处理的核心环节.伴随深度学习技术的发展,结合深度学习的图像分割技术在精确度上远超传统图像分割方法.卷积神经网络(CNN)与全卷积神经网络(FCN)的提出极大促进了图像语义分割技术发展,研究人员提出了很多新型网络模型,分割精准度大幅度提升.从传统语义分割方法、深度学习与传统方... 相似文献
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陈瑞瑞 《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(4)
针对传统的图像分类算法忽略图像多个对象之间的关系,同时存在人类感知高层语义信息和底层图像特征表达之间的障碍等不足,引入了基于深度卷积神经网络的人脸图像识别算法.该算法借助于深度学习,对经典的卷积神经网络分别从内部结构和网络框架上进行优化和改进,通过增加网络结构深度和优化训练模型提取出图像高层语义特征,继而提高图像分类的精确度.实验表明,改进后的深度卷积神经网络分类算法具有良好的有效性和鲁棒性. 相似文献
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针对现有卷积神经网络模型参数量大、训练时间长的问题,提出了一种结合VGG模型和Inception模块特点的网络模型。该模型通过结合两种经典模型的特点,增加网络模型的宽度和深度,使用较小的卷积核和较多的非线性激活,在减少参数量的同时增加了网络特征提取能力,同时利用全局平均池化层替代全连接层,避免全连接层参数过多容易导致的过拟合问题。在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,该方法在MNIST数据集上的准确率达到了99.76%,在CIFAR-10数据集上的准确率相比传统卷积神经网络模型提高了6%左右。 相似文献
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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强大的特征自学习与抽象表达能力,在图像分类领域有着广泛应用。但是,各模块较为固定的几何结构完全限制了卷积神经网络对空间变换的建模,难以避免地受到数据空间多样性的影响。在卷积网络中引入自学习的空间变换结构,或是引入可变形的卷积,使卷积核形状可以发生变化,以适应不同的输入特征图,丰富了卷积网络的空间表达能力。对现有卷积神经网络进行了改进,结果表明其在公共图像库和自建图像库上都表现出了更好的分类效果。 相似文献
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卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和计算力有限的移动设备上变得更加困难。为解决上述问题,提出一种基于深度可分离卷积的残差卷积神经网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分离成特征提取和特征融合,逐深度卷积被用于特征提取,特征融合采用逐点卷积实现。使用深度可分离卷积改进残差网络,实现较深层的残差网络。模型使用联合的中心损失函数和softmax损失函数进行监督训练,可使模型学习具有判别性特征,提高了模型识别准确率。采用CASIA-HWDB数据集进行实验,结果表明该方法具有较低的模型容量和计算复杂度,能够达到96.50%的主流识别率。 相似文献
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卷积神经网络是深度学习的一种高效识别方法,将卷积神经网络引入商品图像识别中,能够提高识别精度。卷积神经网络可以直接输入原始图像,以避免对图像进行复杂的预处理工作。首先介绍了卷积神经网络的各层作用,然后设计了多种基于卷积神经网络识别商品图像的模型,从多方面测试了卷积神经网络的分类性能。为提高训练速度,卷积层的激活函数采用线性修正函数(Rectified Linear Units,ReLU)。为确保模型的判别性,对下采样层的特征图进行局部对比度归一化,所设计的网络模型在实验中均达到90%以上的平均分类正确率。 相似文献
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《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2020,(3)
为了增强橘子表皮缺陷提取效果,满足橘子品质自动分类的实时性和准确性要求,构建了橘子数据集,以Re LU为激活函数,Max-pooling为下采样方法,建立了包含3个卷积层、3个下采样层、1个全连接层和1个Softmax回归分类器为输出层的卷积神经网络模型,采用小批量梯度下降法训练并优化网络模型.实验平台基于Keras深度学习框架,利用Anaconda下的Spyder编译工具进行Python编程,实验结果表明:方法分类准确率达94.34%,比现有分类方法准确率高出4.75个百分点. 相似文献