基于卷积神经网络的图像分类研究进展

基于卷积神经网络的图像分类算法的优势是传统方法无法比拟的。卷积神经网络利用其设计好的网络结构和权值共享的特点,能够从数量庞大的训练数据中学习图像底层到高级语义的抽象特征,而且端到端的学习省去了在每一个独立学习任务执行之前所做的数据标注。多年来,卷积神经网络经过科研人员的探索和尝试,从最开始的多层神经网络模型,演变出多种优化结构,性能不断提高。本文介绍了基于卷积神经网络图像分类算法的研究进展,叙述了卷积神经网络在图像分类中的经典模型和近年来的改进方法,并对各个模型进行分析,展示各种方法在ImageNet公共数据集上的性能表现,最后对基于卷积神经网络的图像分类算法的研究进行总结和展望。     

基于卷积神经网络的岩石图像分类

在显微镜下分析岩石薄片并对其进行分类时,人工鉴定效率较低且易受主观因素影响,为此提出了一种基于卷积神经网络深度学习的岩石粒度自动分类方法。该方法通过卷积网络模型实现图像特征自动提取,并同时建立模式分类器,实现基于薄片图像的粒度自动识别。采用鄂尔多斯盆地的4 800样品对卷积网络模型进行训练,通过1 200个样品对模型测试,测试集分类结果的准确度达到98.5%。理论分析与数据验证说明,通过深度学习所建立的卷积网络模型能够基于岩石薄片图像获得高效、准确、可靠的自动分类结果。     

基于卷积神经网络的灾难场景图像分类

为了对灾难场景图像进行快速分析和识别,提出了一种基于多分辨率卷积神经网络和残差注意力机制(attention module)相结合的图像分类模型.首先,对灾难场景数据集进行预处理,在相同类型的条件下将其随机划分为训练集和测试集.基于改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提取训练集的图像特征.使用训练集图片的特征进行训练,并且在测试集图片上实现分类测试.选取DenseNet、Xception和MobileNetV2三种模型,以灾难场景数据集(Disaster_Data_Scenes)为数据集进行实验验证.结果表明:改进的Xception和MobileNetV2网络在灾难场景数据集上进行的图像分类实验测试,比原网络精度分别提升了4.56％和3.04％.其中改进的DenseNet网络比原网络模型精度分别提升9.13％、17.88％和10.27％.可见改进的卷积神经网络模型的分类精度得到有效提高.     

基于卷积神经网络的商品图像精细分类

针对某一类别商品图像的精细分类,研究并实现了深度学习中的卷积神经网络方法。所设计的卷积神经网络由2个卷积层、2个亚采样层及1个完全连接层组成,特征平面的神经元只对其感受野的重叠区域做出反应,由反向传播算法调整网络参数最终完成学习任务。通过鞋类图像的精细分类实验表明,该方法平均分类正确率可达91.5%。     

基于差分进化的卷积神经网络的文本分类研究

为了提高文本分类的性能,采用差分进化的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法进行分类.首先随机设置CNN结构参数,然后采用差分进化算法优化参数,通过交叉和选择等操作选择不断进化获得最优个体,为增强差分优化的适用性,将缩放因子变化与进化代数相关联,解决了因为缩放因子设置不合理...     

卷积神经网络与ELM的图像分类算法研究

卷积神经网络的全连接层作为一个经典的分类器,是根据传统的梯度下降法来实现训练的,泛化能力有限.针对这一问题,提出了一种将卷积神经网络和极限学习机相结合的混合模型应用于图像分类领域.卷积神经网络用于从输入图像中提取特征,特征映射最终会被编码成一维向量送入极限学习机中进行分类.给出了混合模型的详细设计,包括参数设计、结构分...     

基于多层次深度卷积神经网络的图像情感分类

由于图像的复杂性和人类情感的主观性,图像情感分类是一项非常具有挑战性的任务.针对深度学习方法没有充分考虑图像先验信息的问题,提出一个新的多层次深度卷积神经网络框架.该框架综合考虑全局和局部视角,引入显著主体、颜色和局部等先验信息,从多个层次学习图像的情感表达.实验结果表明,在公开的大数量级和小数量级情感图库上,该框架的分类准确率均高于现有的图像情感分类方法,其平均分类准确率比最优方法提高了2.8%,特别在情感类别"厌恶"上提高了15%.     

基于Gabor卷积神经网络的图像分类算法研究

为了研究Gabor滤波器在卷积神经网络中的性能和特征提取能力,提出了模拟视觉神经元特性的Gabor卷积神经网络计算模型.利用符合视觉神经元感知特性的Gabor滤波器作为建议神经网络的卷积核,将Gabor滤波器与CNN相结合,从而构建Gabor卷积神经网络.实验采用3个公共图像数据集进行图像分类任务,验证GaborCon...     

基于深度卷积神经网络的遥感图像场景分类

遥感图像场景分类在地理空间对象检测、自然灾害检测、地理图像检索、环境监测等方面具有广泛的应用前景,引起了人们的广泛关注.文章改进了传统的深度卷积神经网络(DCNN),将其应用于遥感图像场景分类研究,提出了一种改进后的7层网络结构,在激活函数的选择上,针对神经元通过Relu进行激活容易激活失败的情况,采用PRelu函数替代Relu;针对传统的深度学习方法不能融合多种细粒度深度学习特征的问题,采用分层特征融合的方法,通过实验对比,将第四个卷积层、池化层和最后一个全连接层提取到的特征进行串联融合,得到一种更加有效的深度特征.与传统深度学习方法相比,文章所提方法分类准确率提高了8.81%.实验结果表明,该方法在准确率、Kappa系数上均有良好表现,取得了良好的分类效果.     

基于卷积神经网络的多肉植物细粒度图像分类

多肉植物分类是植物栽培管理中的一项重要任务,通常需使用大型数据集和领域独有的特性.由于没有现成的多肉植物数据集,需收集大量的图片自制数据集.研究了多肉植物的细粒度图像分类.为了识别不同视角、背景、光效和成长阶段的多肉植物,对卷积神经网络AlexNet和GoogLeNet的最后三层进行微调,对原创数据集进行了强监督分类和弱监督分类的测试、训练.实验结果表明,微调GoogLeNet的强监督分类达到了最佳效果,精准率为96.7%.     

基于注意力机制及卷积神经网络的肺部图像分类

新冠肺炎在全球范围内的突然爆发,使医疗工作者进入了紧张的工作状态.面临此次突发的危机争件,病毒检测速度较慢,检测手段单一等问题也迅速暁露出来,为此,提出了一种基于注意力机制的轻量级卷积神经网络方法,以进行高效肺部图像分类,从而缓解医疗工作压力.提出模型采用MobileNet为基本网络,并融合注意力机制.实验表明,提出网...     

改进卷积神经网络在腺癌病理图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络(CNN)稀疏的网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和在实验过程中卷积特征利用率低造成的分类结果不准确或收敛速度较慢的问题,提出了一种基于CNN的多尺度方法结合反卷积网络的特征提取算法(MSDCNN)并对腺癌病理图像进行分类。首先,利用反卷积操作实现不同尺度特征的融合,然后利用Inception结构不同尺度卷积核提取多尺度特征,最后通过Softmax方法对图像进行分类。在腺癌病理细胞图像进行的分类实验结果表明,在最后的卷积特征尺度相同的情况下,MSDCNN算法比传统的CNN算法分类精度提高了约14%,比同样基于多尺度特征的融合网络模型方法分类精度提高了约1.2%。     

一种改进的深度卷积神经网络的精细图像分类

精细图像分类不同于传统的图像分类,由于精细图像自身的类间相似性和类内差异性,传统的基于手工特征和局部特征组合方法已经很难完整地表达精细图像的特征,因此提出了一种基于改进的深度卷积神经网络模型.由于深度卷积神经网络结构参数和神经元数量巨大,训练模型困难,所以采用高斯分布对前6层参数初始化,其中激活函数采用校正之后的Relus-Softplus函数,在花卉图像数据库OXford-102 flowers中TOP1准确率达到85.75%,TOP3准确率达到了94.50%.实验结果表明:该模型在中等规模数据集上比传统方法优势明显,且比未改进的CNN模型识别率高.     

基于改进的多通道卷积神经网络模型的图像分类方法

为了充分提取图像特征信息,同时减轻模型过拟合,提出了一种改进的多通道卷积神经网络模型。首先,利用三条卷积通道提取图像特征信息,各通道选择不同的卷积核大小,并利用小卷积核堆叠代替大卷积核的方法减少模型参数,再采用特征融合与批标准化技术对特征信息进行处理,最后输入到softmax分类器进行分类。将改进模型、单通道模型、多通道模型、传统图像分类模型用于对CIFAR-10数据集进行分类。实验结果表明,改进模型可以有效提取图像特征信息,减轻过拟合,进而提升模型的分类精度。     

多层局部感知卷积神经网络的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类中光谱特征的高度非线性问题,提出一种基于多层感知器卷积层和批标准化层的改进卷积神经网络模型,提高模型在光谱域处理的非线性特征提取能力.该算法通过构建七层网络结构,实现多层局部感知结构,逐个像素对光谱信息开展分析,区分不同目标物的光谱信息,将全光谱段集合作为输入,舍去空间信息,利用动量梯度下降训练算法对多层局部感知卷积神经网络训练,实现对不同目标物体光谱特征的提取与分类.实验中,采用两组高光谱遥感影像进行对比分析,以Pavia University数据集为例,在3 600个训练样本情况下,测试集为1 800个样本,本文方法正确率为90.23%,LeNet-5正确率为87.94%,Linear-SVM正确率为90.00%;在21 000个训练样本情况下,测试集为全部样本,本文方法正确率为97.23%,LeNet-5正确率为96.64%,Linear-SVM正确率为92.40%.实验结果表明,在训练集较小的情况下,本文方法优于传统神经网络,能有效提取数据特征,并且在精度上和计算成本上略优于在小样本分类中具有高效和鲁棒性良好的SVM算法.在大规模训练集时,本文方法表现出良好的...     

基于改进的卷积神经网络模型的中国绘画图像分类方法

提出了一种改进的卷积神经网络模型,在传统卷积神经网络中加入Inception模块,提取出图像的多尺度特征,同时引入残差连接,充分利用图像的底层特征信息.在模型中加入批标准化技术与重叠池化技术,减轻模型的过拟合.最后将提取出的特征信息输入到softmax分类器进行分类.为了验证改进模型在中国绘画图像分类上的可行性和有效性...     

基于卷积神经网络的高光谱图像谱-空联合分类

随着深度学习的发展,卷积神经网络在各种视觉任务中都具有优越的性能;特别是在二维图像分类上,更是获得了很高的分类精度。针对于高光谱图像分类问题,设计了一种新的卷积运算;利用高光谱图像谱-空联合信息建立三维卷积神经网络对其进行分类;并针对高光谱图像样本不均匀性,在网络输出不同类别加入不同的权重加以训练。通过对两个公开高光谱图像数据集的测试,相对于传统方法,能够得到更高的分类精度,表明卷积神经网络对高光谱图像具有更强的特征表达能力。     

基于注意机制和循环卷积神经网络的细粒度图像分类算法

细粒度图像分类是计算机视觉中非常热的研究方向.由于同一个大物种的子类别之间具有相似的外观,相似的颜色,所以差别非常细微.因此,细粒度图像分类非常具有挑战性.为了解决这个挑战,该文提出一种基于注意机制的循环卷积神经网络用于细粒度图像分类.首先,根据注意机制循环提取一幅图像中的显著性物体区域;然后,对原始图像和每次提取的显著性区域分别进行分类;最后,融合分类层得分,进行最终分类.在非常有挑战性的公共数据集CUB-200-2011,Stanford Dogs和Stanford Cars上进行实验,与比较先进的实验方法进行比较,实验结果表明该文提出的方法非常有效.