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。     

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Xception的细粒度图像分类

细粒度图像分类是对传统图像分类的子类进行更加细致的划分,实现对物体更为精细的识别,它是计算机视觉领域的一个极具挑战的研究方向。通过对现有的细粒度图像分类算法和Xception模型的分析,提出将Xception模型应用于细粒度图像分类任务。用ImageNet分类的预训练模型参数作为卷积层的初始化,然后对图像进行缩放、数据类型转换、数值归一化处理,以及对分类器参数随机初始化,最后对网络进行微调。在公开的细粒度图像库CUB200-2011、Flower102和Stanford Dogs上进行实验验证,得到的平均分类正确率为71.0%、89.9%和91.4%。实验结果表明Xception模型在细粒度图像分类上有很好的泛化能力。由于不需要物体标注框和部位标注点等额外人工标注信息,Xception模型用在细粒度图像分类上具有较好的通用性和鲁棒性。     

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...     

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.     

基于深度学习的场景遥感图像分类方法研究

为了解决场景遥感图像通常分类性能较差、分类精度不高的问题,提出一种基于改进VGG16的场景遥感图像分类方法.针对传统VGG16模型参数量庞大的问题,对通道数以及参数量进行缩减.在算法运行过程中对数据进行正则化处理,并在分类方法中加入注意力机制.通过将注意力机制与CNN模型进行结合,并对两者进行端到端的训练,提高了模型的...     

卷积神经网络在MRl图像诊断中的应用

基于卷积神经网络对颅内组织器官疾病诊断提出了创新思路.选取帕金森病患者图像通过灰度映射、直方图均衡化、改进的小波去噪、图像增强等预处理,以VGG-Net网络模型为基础设计并搭建卷积神经网络,采取正则化策略避免过拟合问题,用患者MRI图像集对网络模型进行5次十折交叉验证,同时通过反卷积网络实现特征可视化,挖掘疾病潜在特征.实验结果和客观评价表明,本文搭建的网络可根据患者MRI图像实现良好的辅助诊断.     

基于深度学习的医学图像配准研究进展

图像配准是图像引导手术、图像融合、器官图谱生成、肿瘤和骨骼生长监测等临床任务应用的关键技术,也是一个极具挑战性的问题。近年来,深度学习技术对医学图像处理方法的研究产生重要的影响,在医学图像配准领域发展迅速。对使用深度学习技术实现医学图像配准的研究进行综述,首先按照深度学习模型将医学图像配准方法分为3类,包括监督、弱监督和无监督医学图像配准;然后分别介绍国内外研究进展,并总结这些研究方法的优缺点;在此基础上,阐述常用的深度学习配准框架以及评价标准,并总结常用的开源医学影像数据集;最后对深度学习技术在医学配准图像领域中存在的问题进行分析,展望未来发展的方向。     

基于 CNN 和 Group Normalization 的校园垃圾图像分类

为解决大学校园的垃圾回收分类问题, 提出了一种基于卷积神经网络和归一化技术的垃圾图像分类方法, 不需要对输入的图像进行复杂的处理, 网络模型即可根据算法提取图像特征, 通过加入群组归一化(GroupNormalization)和网络模型各层之间的协作, 克服传统分类算法的缺点, 实现对垃圾图像的分类。 实验表明,该识别方法具有较高准确率, 可以较好识别不可回收及可回收垃圾。     

基于DCNN的图像语义分割综述

图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解.近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的出现,极大地推动了语义分割的发展.本文从语义分割的基本定义出发,对语义分割中存在的困难和挑战进行了分析和描述.总结了目前用于评测语义分割算法的典型数据库,并以PASCAL VOC数据库为主线对近年来基于DCNN的语义分割算法进行了梳理和总结.最后对语义分割未来的研究重点进行了探讨和预测.     

电力巡检图像中防振锤的区域全卷积网络识别方法

针对目前电力巡检图像中传统的防振锤检测方法仍存在效率低、精度差、计算成本高等问题,提出了一种基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks,R-FCN）的电力巡检图像防振锤智能识别方法。该方法通过特征提取网络自动提取防振锤特征,省却了传统检测方法特征提取的过程,提高了效率。此外,在R-FCN网络当中采用位置敏感池化来引入平移变换,抵消全卷积网络造成的平移不变性问题,在检测精度和效率上均有较大提高。实验结果表明,该方法能准确检测出复杂背景下不同形态的防振锤,且平均准确率高达88%,具有较强的鲁棒性     

机器学习在遥感影像分类中的应用

概述了机器学习的主要方法及其在遥感影像的主要应用方向,涵盖环境生态遥感中机器学习技术的研究、应用情况及近年来的新进展.通过使用深度学习对FY-3C气象卫星资料进行积雪检测的应用实例,说明深度学习模型可以利用大数据的优势不断提高检测精度,在某些指标中取得了更优于传统机器学习的精度,可解决传统机器学习难以解决的一些问题,从...     

深度模型集成的不良图像分类

移动通信技术的飞速发展在提升用户通信体验的同时也为不良信息的散布提供了便利,针对如何在大量数据中进行不良内容的识别与过滤问题,提出一种基于深度模型集成的不良图像分类模型(EDM),通过集成多个结构不同、信息互补的深度模型来最优地区分分布差异较大的不良图像.为了验证本方法的有效性,建立一个真实移动通信场景下的不良图像数据集,并在此数据集上与基于传统支持向量机(SVM)的不良图像分类模型、基于深度卷积神经网络的Alexnet、VGG与Googlenet分类模型做对比.实验结果表明:本文所提深度模型集成方法在不良图像分类性能上明显优于其他模型,分类精度、精确率和召回率分别达到94%、84%和98%.     

融于图像多特征的路面裂缝智能化识别

路面裂缝形状不规则复杂程度高。传统路面裂缝识别技术需要对路面图像进行复杂预处理工作进行识别,不能自动化对路面裂缝图像进行分类。为提高对路面裂缝识别精度和效率,本文将基于深度学习方法提出一种自动识别路面裂缝并能减少图像预处理工作量的方法。首先,将原始图像切割为小样本图像,根据图像多特征进行分类,各选取相同类型样本2000张图像构建数据集;其次,利用双线性内插法对裁剪后图像进行上采样,凸显图像特征便于神经网络学习;最后,使用深度学习神经网络对训练样本进行特征提取训练模型。实验结果表明：ResNet101模型评估指标均优于其他深度学习模型和机器学习模型,模型测试精度达0.898,kappa系数为0.815。     

基于集成学习与生成对抗网络的皮肤镜图像分类方法

皮肤镜是辅助皮肤科医生诊断的有效途径,但是人工分类高度依赖医生的临床经验,并且皮肤镜图像本身的复杂性给分类提出了巨大的挑战.为了解决皮肤镜图像分类问题,基于集成学习提出了一种集成投票块的皮肤镜图像分类方法.首先,针对ISIC 2019提供的皮肤镜图像进行预处理,为了缓解数据集较少且分布不均的问题,使用生成对抗网络和旋转...     

融合图卷积神经网络的文本情感分类

文档级别情感分类旨在预测用户对评论文本的情感极性标签。最近研究发现,利用用户和产品信息能有效地提升情感分类性能,然而,现有大多数研究只关注用户与评论、产品与评论的信息,忽略了用户与用户、产品与产品之间的内在关联,因此,本文提出一种融合图卷积神经网络的文本情感分类模型。首先,根据数据集构建了用户与用户关系图、用户与产品关系图;然后,融合两种关系图形成异质图,并使用图卷积神经网络学习用户与用户、产品与产品之间的内在联系,获得更好的用户和产品表示;最后,使用融合CNN的用户注意力和产品注意力机制的分层网络进行情感分类。实验结果表明,在公开数据集IMDB、Yelp2013和Yelp2014上,本文提出的模型能取得较好的分类效果。