2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩68頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、近年來,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)憑借其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力在視覺識(shí)別領(lǐng)域取得重要進(jìn)展,并受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。首先,本文對(duì) CNN的結(jié)構(gòu)進(jìn)行如下兩方面的創(chuàng)新研究:
  1)針對(duì)CNN全連接層對(duì)圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等變換比較敏感的問題,提出了一種混合模型——卷積詞袋網(wǎng)絡(luò)(BoCW-Net)。它將BoW模型嵌入CNN結(jié)構(gòu)中并代替全連接層,通過端到端的方式學(xué)習(xí)特征、字典和分類器。為實(shí)現(xiàn)BoCW-Net整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的有監(jiān)督學(xué)習(xí),提出基于方

2、向相似度的BoCW編碼。同時(shí),為充分利用中層特征和高層特征的鑒別性,將中層輔助分類器與高層分類器集成,形成主-輔集成分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相比全連接層,BoCW表示對(duì)各種變換具有更強(qiáng)的不變性;主-輔集成分類器能有效融合中層、高層特征,提高 BoCW-Net的識(shí)別性能;BoCW-Net在CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST數(shù)據(jù)庫(kù)上均取得了改進(jìn)的識(shí)別性能,最終分別獲得4.88%、22.48%和0.21%的測(cè)試錯(cuò)誤率。
  

3、2)鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)的CNN雖然能利用表征全局的高層特征解決一般的粗糙分類問題,但沒有利用表征局部細(xì)節(jié)的中層特征解決精細(xì)分類問題。因此本文提出另外一種改進(jìn)模型——卷積詞袋-融合網(wǎng)絡(luò)(BoCW-FusionNet)。它將中層、高層特征的BoCW表示進(jìn)行級(jí)聯(lián)后再連接分類器,同樣是通過端到端的有監(jiān)督方式學(xué)習(xí)特征、字典和分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:BoCW-FusionNet相比鏈?zhǔn)紺NN獲得微小的改進(jìn)性能,在CIFAR-10和CIFAR-100數(shù)據(jù)庫(kù)上分別

4、獲得5.36%和24.82%的測(cè)試錯(cuò)誤率。
  然后,利用改進(jìn)的CNN模型(BoCW-Net和BoCW-FusionNet)來解決實(shí)際應(yīng)用問題,包括車型行人識(shí)別以及男女性別識(shí)別。車型行人數(shù)據(jù)包含6類車型(客車、轎車、面包車、貨車、三輪車以及摩托車)和1類行人的圖像,分類準(zhǔn)確率分別為98.06%(BoCW-Net)和97.94%(BoCW-FusionNet)。男女性別數(shù)據(jù)包含男女兩類的人臉或頭像照片,分類準(zhǔn)確率分別為96.20%(

5、BoCW-Net)和94.90%(BoCW-FusionNet)。實(shí)際應(yīng)用表明,改進(jìn)的CNN模型均獲得較好的識(shí)別性能。
  BoCW-Net和BoCW-FusionNet的分類性能比較表明:無論公共數(shù)據(jù)庫(kù)還是實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù),中層、高層 BoCW表示的主-輔分類器集成方式相比級(jí)聯(lián)方式能有效地融合中層和高層特征。最后,使用BoCW-Net參與Kaggle大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上的CIFAR-10物體識(shí)別競(jìng)賽和FER2013人臉表情識(shí)別競(jìng)賽,分別

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論