【摘 要】
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图像分类是计算机视觉重要的研究领域。传统的图像分类需要人工设计提取特征的方法,分类的准确率与选用的特征提取方法密切相关。随着网络多媒体技术的快速发展,需要分类的图像数量多,也越来越复杂,人工设计特征提取方法不仅耗时,而且准确率不高。如何有效的分类图像信息,方便于下一步的管理或者在其他方面的应用拥有重要意义。现如今,使用深度学习方法进行图像分类,准确率已经可以达到甚至超过人为分类的水平。相比较于传统
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图像分类是计算机视觉重要的研究领域。传统的图像分类需要人工设计提取特征的方法,分类的准确率与选用的特征提取方法密切相关。随着网络多媒体技术的快速发展,需要分类的图像数量多,也越来越复杂,人工设计特征提取方法不仅耗时,而且准确率不高。如何有效的分类图像信息,方便于下一步的管理或者在其他方面的应用拥有重要意义。现如今,使用深度学习方法进行图像分类,准确率已经可以达到甚至超过人为分类的水平。相比较于传统图像分类方法,其优势在于图像的特征提取不需要人为干涉,通过网络的训练自适应寻找最优参数。欲进一步提高网络的分类准确率大致有三种方法:加深网络层级;增加数据集;改进网络的内部软算法。加深网络层级和增加数据集到一定程度以后,准确率就很难再次提升,甚至出现准确率下降的现象。所以,进一步改进网络的软算法是更好的选择。本文则从卷积层和池化层两个卷积神经网络基本的组成结构出发,改进内部的软算法。针对卷积层,提出深度监督 SKNet(Deeply Supervised-SKNet,DS-SKNet)模型。在SKNet中引入DSN的思想,构建DS-SKNet,对卷积层学习的特征进行监督,使得卷积层学习到的特征更加有区分度,加速网络训练,提高分类的准确率,并在图像分类标准数据集CIFAR10/CIFAR100上实验验证。实验证明,引入监督思想后,分类准确率可以进一步提升。针对池化层,提出主成分分析池化方法(Principal Component Analysis Pool,PCAPool)。PCAPool相较于传统的池化层采用取最大值或者是均值的方法,更容易保留信息。具体过程包括生成样本矩阵、PCA运算、信息加权操作。除此之外,应用在卷积神经网络中,需要考虑反向传播问题。本文给出了数学证明,并在数据集 CIFAR10/CIFAR100、MNIST、SVHN、Imagenet2012 数据集上验证,最终 PCAPool在多个模型上对分类准确率都有提高。本文提出的方法具有一般性,可以应用在不同的模型和数据集上。以井壁裂缝程度分类为例,将优化算法用于真实的数据集。在矿井开采的过程中,井壁因应力作用产生裂缝,危及安全。有必要对井壁裂缝分类识别,便于下一步预防整治。应用过程包括获取真实照片、制作数据集、训练网络、优化网络等步骤。实验结果证明,本文提出的优化方法同样适用于真实数据集。图[54]表[10]参[102]
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