【摘 要】
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传统的卷积神经网络分类模型使用不同尺度的卷积运算来提取样本的单一属性特征对目标进行分类,其分类精度相对较低,同时,由单一属性特征进行训练得到的有判别力的信息较少是
【机 构】
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河南省大数据分析与处理重点实验室; 河南大学数据与知识工程研究所;
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传统的卷积神经网络分类模型使用不同尺度的卷积运算来提取样本的单一属性特征对目标进行分类,其分类精度相对较低,同时,由单一属性特征进行训练得到的有判别力的信息较少是导致其泛化能力变差的主要原因。针对上述问题,本文提出了一种基于细粒度图像,多属性融合的多任务卷积神经网络(Multi-Task Convolutional Neural Network,MTCNN)。该网络主要包含如下几个关键环节,首先在网络中增加标签输入层,将输入的多个标签复制并分离,通过全连接层与多个任务相匹配,增加与标签数量相应的softmax损失函数,来对多个任务进行反向传播;然后,使用显著性检测与角点检测相结合的方法,提取出原始图像中的细粒度图像用于MTCNN的数据输入,使神经网络提取到的目标特征更具有独特性和区分性;最后,使用非线性激活函数Prelu,进一步提高了网络的分类精度。通过在Car Dataset车辆数据集中进行多任务并行训练,测试精度较传统单个任务的分类精度提升10%,实验结果表明,MTCNN有较高的泛化能力,对于图像分类的精度有明显的提升。
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