图像分类算法

作品数：192被引量：695H指数：13
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融合掩模和注意机制的CNN图像分类算法
《计算机仿真》2023年第4期362-366,共5页李伟 黄鹤鸣 
国家自然科学基金(61462072,61662062)。
为了更好地抑制卷积神经网络在图像分类训练过程中出现的过拟合现象,提高图像分类精度和算法的稳定性,提出了融合掩模和注意机制的CNN图像分类算法。算法使用去噪神经网络提取的去噪深度特征,作为深度CNN网络模型总框架的输入,基于掩模...
关键词：卷积神经网络 过拟合 掩模操作 注意机制 预训练 去噪深度特征 
基于深度多特征融合的CNNs图像分类算法被引量：6
《计算机仿真》2022年第2期322-326,共5页李伟 黄鹤鸣 张会云 杨鸿海 
青海省自然科学基金(2016-ZJ-904);国家自然科学基金(61462072,61662062)。
近年来,卷积神经网络在图像处理方面的良好性能得到了广泛关注。为了更好地提取图像内容信息,提高图像分类精度,提出了一种基于深度多特征融合的CNNs图像分类算法。算法有效深度融合了图像的多种特征,即使用k-means++聚类算法提取的主...
关键词：卷积神经网络 多特征 主颜色 数据融合 图像分类 
融合分割权重和注意制的CNN图像分类算法被引量：1
《计算机仿真》2021年第6期352-356,共5页李伟 黄鹤鸣 张会云 更藏措毛 
青海省自然科学基金(2016-ZJ-904);国家自然科学基金(61462072,61662062)。
针对卷积神经网络在图像分类训练过程中出现的过拟合现象,提出融合分割权重和Attention机制的CNN图像分类算法。算法构建了传统卷积神经网络模型,使用基于图像分割权重的二次预训练方法训练网络模型;使用不同Attention类型的激活函数,...
关键词：卷积神经网络 图像分类 过拟合 预训练 注意机制 
基于协同半监督的深度学习图像分类算法被引量：9
《计算机仿真》2019年第2期196-200,共5页葛梦颖 于重重 周兰 马钰锡 
大规模图像分类中,已标记图像数据的获取难度比较大。为了提高图像分类器在已标记样本较少的情况下的分类率,提出了一种基于协同半监督的深度学习图像分类算法。将已标记的样本作为训练集,分别使用VGGNet、GoogLeNet、ResNet模型训练出...
关键词：协同半监督学习 深度学习 图像分类 
高光谱遥感图像分类算法中的应用研究被引量：2
《计算机仿真》2012年第2期281-284,共4页张敬 朱献文 何宇 
针对高光谱遥感图像数据量大、维数高、数据之间冗余量大的特点,提出一种基于决策边界特征提取(Decision Bounda-ry Feature Extraction,DBFE)的SVM高光谱遥感图像分类算法。首先采用DBFE对高光谱遥感图像进行特征提取,消除特征之间相关...
关键词：高光谱 遥感图像 支持向量机 特征提取 
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