CN109165675A - 基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法 - Google Patents

基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109165675A
CN109165675A CN201810831075.2A CN201810831075A CN109165675A CN 109165675 A CN109165675 A CN 109165675A CN 201810831075 A CN201810831075 A CN 201810831075A CN 109165675 A CN109165675 A CN 109165675A
Authority
CN
China
Prior art keywords
part connection
periodically
convolution
neural networks
convolutional layer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810831075.2A
Other languages
English (en)
Inventor
赖睿
徐昆然
官俊涛
李奕诗
王东
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN201810831075.2A priority Critical patent/CN109165675A/zh
Publication of CN109165675A publication Critical patent/CN109165675A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法，包括：将多个卷积核组构建为周期性局部连接卷积层；其中，每个所述卷积核组包括多个卷积核，每个所述卷积核用于对预设图像的指定区域进行周期性卷积操作；根据所述周期性局部连接卷积层构建所述周期性局部连接卷积神经网络；根据所述周期性局部连接卷积神经网络对原始图像的进行分类。本实施例提供的图像识别方法利用周期性局部连接卷积神经网络提高了图像特征提取效率，有效的减小了网络结构的规模，使得图像特征提取对图像内容的位置和角度变化不敏感，因此，具备更强的表达能力，从而具备更高的图像分类正确率。

Description

基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法
技术领域
本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法。
背景技术
图像分类是数字图像处理领域中的基础的问题之一，图像分类是根据图像内容中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。具体是利用计算机自动理解图像内容，并根据内容确定该图像的标签，最后计算机根据该标签对图像进行自动分类。图像分类有着广泛的应用场景，如目标检测识别、场景分类等都是图像分类技术中最具代表性的拓展应用。
图像分类一般可分为图像特征提取和特征分类两大关键步骤，常见的图像分类方法都是通过构建特征分类器对图像进行分类，而图像分类器主要是通过卷积神经网络来具体实现。卷积神经网络是利用算法自动学习图像数据中潜在的特征并进行分类。目前，VGGNet、ResNet、Densenet、MobilenetV1和MobilenetV2是性能最优的几种代表性神经网络结构，其中，VGGNet、ResNet和Densenet通过图像特征提取，很好的对图像进行了分类；而MobilenetV1和MobilenetV2更是改进了网络结构，使得算法计算量大幅降低。
VGGNet，ResNet，Densenet这几种网络结构规模庞大，而且巨大的计算量使得这几种网络结构在很多场合都无法使用。而MobilenetV1和MobilenetV2虽然改进了网络结构，使得计算量大幅降低，但是同时也降低了分类精度。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
本发明实施例提供了一种基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法，其特征在于，包括：
将多个卷积核组构建为周期性局部连接卷积层；其中，每个所述卷积核组包括多个卷积核，每个所述卷积核用于对预设图像的指定区域进行周期性卷积操作；
根据所述周期性局部连接卷积层构建所述周期性局部连接卷积神经网络；
根据所述周期性局部连接卷积神经网络对原始图像的进行分类。
在本发明的一个实施例中，所述卷积核的大小为W×H，W为所述卷积核的宽，H为所述卷积核的高。
在本发明的一个实施例中，根据所述周期性局部连接卷积层构建所述周期性局部连接卷积神经网络，包括：
根据所述周期性局部连接卷积层构建周期性局部连接卷积模块；
根据所述周期性局部连接卷积模块构建基本特征提取单元；
将多个所述基本特征提取单元构建为周期性局部连接卷积神经网络。
在本发明的一个实施例中，根据所述周期性局部连接卷积层构建周期性局部连接卷积模块，包括：
将第一卷积层的输出端连接第一激活层的输入端；
将所述第一激活层的输出端连接所述周期性局部连接卷积层的输入端；
将所述周期性局部连接卷积层的输出端连接第二激活层的输入端；
将所述第二激活层的输出端连接第二卷积层的输入端，构建所述周期性局部连接卷积模块；其中，
所述第一卷积层用于对所述第一卷积层内不同通道的特征图像进行加权融合；
所述第一激活层用于增加特征图的稀疏性；
所述周期性局部连接卷积层用于对所述周期性局部连接卷积层内的同一通道得特征图进行加权融合；
所述第二激活层用于增加特征图的稀疏性；
所述第二卷积层用于对不同通道的特征图像进行加权融合。
在本发明的一个实施例中，所述周期性局部连接卷积模块的输入端为所述第一卷积层的输入端，所述周期性局部连接卷积模块的输出端为所述第二卷积层的输出端。
在本发明的一个实施例中，所述第一激活层和所述第二激活层均为ReLU激活层。
在本发明的一个实施例中，所述第一卷积层卷积核的核数量为O1、步进值为S1、边缘填充为P1；
所述第二卷积层的卷积核的数量为O2、步进值为S2、边缘填充为P2。
在本发明的一个实施例中，根据所述周期性局部连接卷积模块构建基本特征提取单元，包括：
利用加法旁路连接所述周期性局部连接卷积模块的输入端和输出端，构建所述基本特征提取单元；其中，所述加法旁路用于将所述输入端与所述输出端进行点对点相加。
在本发明的一个实施例中，在根据所述周期性局部连接卷积层构建所述周期性局部连接卷积神经网络之后，还包括：
通过训练样本集对所述周期性局部连接卷积神经网络进行训练。
在本发明的一个实施例中，所述训练样本集为CIFAR-10数据集。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明的提供的方法利用周期性局部连接卷积神经网络提高了图像特征提取效率，可以在同等规模的卷积神经网络中提取到更多有效的图像特征，有效的减小了网络结构的规模；并由于其周期性特点，使得图像特征提取对图像内容的位置和角度变化不敏感，因此，具备更强的表达能力，从而具备更高的图像分类正确率。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法的流程示意图；
图2为本发明提供的周期性局部连接卷积模块结构示意图；
图3为本发明提供的基本特征提取单元结构示意图；
图4为本发明提供的周期性局部连接卷积神经网络结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
实施例一
请参见图1、图2、图3和图4，图1为本发明提供的一种基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法的流程示意图；图2为本发明提供的周期性局部连接卷积模块结构示意图；图3为本发明提供的基本特征提取单元结构示意图；图4为本发明提供的周期性局部连接卷积神经网络结构示意图。
如图1所示，一种基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法，包括：
步骤1、根据卷积核组构建周期性局部连接卷积层。
具体地,根据卷积核组构建周期性局部连接卷积层,包括:
建立周期性局部连接卷积层的卷积核，该卷积核周期性的在预设图像的指定区域进行卷积操作；
通过卷积核构建卷积核组，该卷积核组周期性的在预设图像中进行卷积操作；
将卷积核组进行复制，使得该卷积核组在卷积运算时，铺满整个预设图像(无重叠铺满)，从而构建周期性局部连接卷积层。
在本实施例中，周期性局部连接卷积层的卷积操作，是一种全新的卷积过程。不同于常见的卷积操作(卷积核遍历整幅预设图像进行滑动卷积运算)，周期性局部连接卷积层的每个卷积核只会在图像中指定区域进行运算。
卷积核组是一个由M*M个上述卷积核构成的正方形，其中，M为大于等于1的自然数。由于卷积核组铺满整个预设图像，这样就可以对预设图形的每一个像素进行卷积操作。
在本实施例中，周期性局部连接卷积层的卷积核的大小W×H，设置周期性局部连接卷积层的卷积核数量为O、进值为S、边缘填充为P、周期为L，其中，W为卷积核的宽，H为卷积核的高。
优选地，W×H＝3×3，O＝32，S＝1，P＝1，L＝3。
在实际应用中，卷积核的大小、卷积核的数量、步进值和周期大小还可以是其他数值，具体的可以按照实际需求进行设定。
步骤2、根据所述周期性局部连接卷积层构建所述周期性局部连接卷积神经网络。
步骤21、根据所述周期性局部连接卷积层构建周期性局部连接卷积模块。
如图2所示，其中，构建周期性局部连接卷积模块具体包括：
将第一卷积层的输出端连接第一激活层的输入端；
将第一激活层的输出端连接周期性局部连接卷积层的输入端；
将周期性局部连接卷积层的输出端连接第二激活层的输入端；
第二激活层的输出端连接第二卷积层的输入端。
在本实施例中，第一卷积层用于对该卷积层不同通道的特征图像进行加权融合。第一激活层用于增加特征图的稀疏性，即对输入第一激活层的特征图，增加其稀疏性，从而加速收敛过程。周期性局部连接卷积层是用于对该卷积层中的同一通道内特征图进行加权融合。第二激活层用于增加特征图的稀疏性；第二卷积层用于对不同通道的特征图像进行加权融合。
第一卷积层的卷积核的大小为W1×H1，其卷积核数量为O1，其步进值为S1，其边缘填充为P1。
第二卷积层的卷积核的大小为W2×H2，其卷积核数量为O2，其步进值为S2，其边缘填充为P2。
优选地，第一卷积层的卷积核的大小W1×H1＝1×1，O1＝32，S1＝1，P1＝1。第二卷积层的卷积核大小W2×H2＝1×1，O2＝32，S2＝1，P2＝1。
优选地，第一激活层和第二激活层均为ReLU(Rectified Linear Unit，简称ReLU)激活层，其数学表示为：
f(x)＝max(0,x)，
其中，x是该卷积层的输出。
步骤22、根据所述周期性局部连接卷积模块构建基本特征提取单元。
在本实施例中，周期性局部连接卷积模块的输入端为第一卷积层的输入端，周期性局部连接卷积模块的输出端为第二卷积层的输出端。
如图3所示，在周期性局部连接卷积模块的基础上构建加法旁路；
利用旁路加法将周期性局部连接卷积模块的输入端和输出端进行点对点相加，并将相加的结果作为最终的输出结果，从而构建了基本特征提取单元。
步骤23、将多个所述基本特征提取单元构建为周期性局部连接卷积神经网络；
如图4所示，根据步骤22构建的基本特征提取单元，构建n个上述基本特征提取单元，并将这些基本特征提取单元依次连接，从而构建了周期性局部连接卷积神经网络，其中，n为大于等于1的自然数。
其中，将这些基本特征提取单元依次连接，即为将第k个基本特征提取单元的输出连接第k+1个基本特征提取单元的输入，其中，和k为大于等于1的自然数，且k小于等于n。
在本实施例中，周期性局部连接卷积神经网络的输入端为第一个基本特征提取单元输入端，周期性局部连接卷积神经网络的输出端为最后一个基本特征提取单元输出端。
步骤24、通过训练样本集对所述周期性局部连接卷积神经网络进行训练。
通过训练样本集对所述周期性局部连接卷积神经网络进行训练，指的是利用训练样本集调整该神经网络的参数，使其达到所要求性能的过程。即使得该卷积神经网络能够对原始图像进行准确分类。
优选地，在对该周期性局部连接卷积神经网络进行训练之后，还可以通过测试样本集对该卷积神经网络进行测试，以评价该卷积神经网络的性能优劣。
对周期性局部连接卷积神经网络进行训练，包括：
首先，对该卷积神经网路进行初始化，即对该卷积神经网络每个卷积层的卷积核进行随机初始化；
然后，在选取训练样本集；
优选地，训练样本集为CIFAR-10数据集。
在选取训练样本集之后，再利用训练样本集对该卷积神经网络进行训练，以此完成该卷积神经网络的构建。
具体的训练方法为：使用已有的SGD(Stochastic gradient descent：随机梯度下降)优化器，批次大小设置为64，在训练时以0.01的学习率训练60回合，然后再以0.001的学习率训练30回合，共计训练90回合。
步骤3、根据所述周期性局部连接卷积神经网络对原始图像的进行分类。
利用通过步骤2训练后的周期性局部连接卷积神经网络可以对原始图像进行分类，具体包括：
利用该卷积神经网络对预分类的原始图像进行处理，提取原始图像的特征；
根据提取的特征，按照预定的图像分类规则，从而获得原始图像的分类结果。
以下通过举例，具体的对本发明提供的图像识别方法与现有图像识别方法进行比对。
首先，采用mobilenetv2卷积神经网络(当前轻量级图像分类方法中最优的方法)分别对cifar-10、imagenet-50(64)和imagenet-50(128)数据集进行测试。其中，imagenet-50(64)表示从imagenet数据中随机抽样50个类别的图像分辨率为64×64的数据集，imagenet-50(128)表示从imagenet数据中随机抽样50个类别的图像分辨率为128×128的数据集。
然后，采用本实施例提供的周期性局部连接卷积神经网络(基本特征提取单元堆叠7次，即n＝7)分别对cifar-10、imagenet-50(64)和imagenet-50(128)数据集进行测试。
最后，在同样的实验环境下，采用同样的数据预处理方法，得到两种方法测试三个数据集的图像分类正确率，从而评估本方法的性能。其中，图像分类的正确率如下表所示：
上表中Top1表示分类准确率，Madds表示算法需要的乘加数量。由表中数据可见：本实施例提供的基于周期性局部连接卷积神经网络的图像识别方法，在三种数据集上，均获得了比采用Mobilenetv2卷积神经网络方法更优的分类正确率，其排除了不同数据上的偶然因素。同时，本方法所需计算量和Mobilenetv2一致，充分说明了本实施例提供的图像识别方法具有更优的效果。
本实施例提供的图像识别方法利用周期性局部连接卷积神经网络提高了图像特征提取效率，可以在同等规模的卷积神经网络中提取到更多有效的图像特征，有效的减小了网络结构的规模；并由于其周期性特点，使得图像特征提取对图像内容的位置和角度变化不敏感，因此，本实施例提供的图像识别方法具备更强的表达能力，从而具备更高的图像分类正确率。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法，其特征在于，包括：
将多个卷积核组构建为周期性局部连接卷积层；其中，每个所述卷积核组包括多个卷积核，每个所述卷积核用于对预设图像的指定区域进行周期性卷积操作；
根据所述周期性局部连接卷积层构建所述周期性局部连接卷积神经网络；
根据所述周期性局部连接卷积神经网络对原始图像的进行分类。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积核的大小为W×H，W为所述卷积核的宽，H为所述卷积核的高。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述周期性局部连接卷积层构建所述周期性局部连接卷积神经网络，包括：
根据所述周期性局部连接卷积层构建周期性局部连接卷积模块；
根据所述周期性局部连接卷积模块构建基本特征提取单元；
将多个所述基本特征提取单元构建为周期性局部连接卷积神经网络。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述周期性局部连接卷积层构建周期性局部连接卷积模块，包括：
将第一卷积层的输出端连接第一激活层的输入端；
将所述第一激活层的输出端连接所述周期性局部连接卷积层的输入端；
将所述周期性局部连接卷积层的输出端连接第二激活层的输入端；
将所述第二激活层的输出端连接第二卷积层的输入端，构建所述周期性局部连接卷积模块；其中，
所述第一卷积层用于对所述第一卷积层内不同通道的特征图像进行加权融合；
所述第一激活层用于增加特征图的稀疏性；
所述周期性局部连接卷积层用于对所述周期性局部连接卷积层内的同一通道得特征图进行加权融合；
所述第二激活层用于增加特征图的稀疏性；
所述第二卷积层用于对不同通道的特征图像进行加权融合。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述周期性局部连接卷积模块的输入端为所述第一卷积层的输入端，所述周期性局部连接卷积模块的输出端为所述第二卷积层的输出端。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一激活层和所述第二激活层均为ReLU激活层。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一卷积层卷积核的核数量为O1、步进值为S1、边缘填充为P1；
所述第二卷积层的卷积核的数量为O2、步进值为S2、边缘填充为P2。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述周期性局部连接卷积模块构建基本特征提取单元，包括：
利用加法旁路连接所述周期性局部连接卷积模块的输入端和输出端，构建所述基本特征提取单元；其中，所述加法旁路用于将所述输入端与所述输出端进行点对点相加。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述周期性局部连接卷积层构建所述周期性局部连接卷积神经网络之后，还包括：
通过训练样本集对所述周期性局部连接卷积神经网络进行训练。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述训练样本集为CIFAR-10数据集。
CN201810831075.2A 2018-07-26 2018-07-26 基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法 Pending CN109165675A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810831075.2A CN109165675A (zh) 2018-07-26 2018-07-26 基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810831075.2A CN109165675A (zh) 2018-07-26 2018-07-26 基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109165675A true CN109165675A (zh) 2019-01-08

Family

ID=64898187

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810831075.2A Pending CN109165675A (zh) 2018-07-26 2018-07-26 基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109165675A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111950572A (zh) * 2019-05-14 2020-11-17 北京字节跳动网络技术有限公司 训练分类器的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
WO2021018251A1 (zh) * 2019-07-30 2021-02-04 华为技术有限公司 图像分类方法及装置
CN113052189A (zh) * 2021-03-30 2021-06-29 电子科技大学 一种基于改进的MobileNetV3特征提取网络

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105138993A (zh) * 2015-08-31 2015-12-09 小米科技有限责任公司 建立人脸识别模型的方法及装置
CN105224951A (zh) * 2015-09-30 2016-01-06 深圳市华尊科技股份有限公司 一种车型分类方法及分类装置
CN105630882A (zh) * 2015-12-18 2016-06-01 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于遥感数据深度学习的近海污染物识别与跟踪方法
CN106874898A (zh) * 2017-04-08 2017-06-20 复旦大学 基于深度卷积神经网络模型的大规模人脸识别方法
CN107064845A (zh) * 2017-06-06 2017-08-18 深圳先进技术研究院 基于深度卷积网的一维部分傅里叶并行磁共振成像方法
CN107909016A (zh) * 2017-11-03 2018-04-13 车智互联（北京）科技有限公司 一种卷积神经网络生成方法及车系识别方法
CN108052884A (zh) * 2017-12-01 2018-05-18 华南理工大学 一种基于改进残差神经网络的手势识别方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105138993A (zh) * 2015-08-31 2015-12-09 小米科技有限责任公司 建立人脸识别模型的方法及装置
CN105224951A (zh) * 2015-09-30 2016-01-06 深圳市华尊科技股份有限公司 一种车型分类方法及分类装置
CN105630882A (zh) * 2015-12-18 2016-06-01 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于遥感数据深度学习的近海污染物识别与跟踪方法
CN106874898A (zh) * 2017-04-08 2017-06-20 复旦大学 基于深度卷积神经网络模型的大规模人脸识别方法
CN107064845A (zh) * 2017-06-06 2017-08-18 深圳先进技术研究院 基于深度卷积网的一维部分傅里叶并行磁共振成像方法
CN107909016A (zh) * 2017-11-03 2018-04-13 车智互联（北京）科技有限公司 一种卷积神经网络生成方法及车系识别方法
CN108052884A (zh) * 2017-12-01 2018-05-18 华南理工大学 一种基于改进残差神经网络的手势识别方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
高志强 等: "《深度学习：从入门到实战》", 30 June 2018 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111950572A (zh) * 2019-05-14 2020-11-17 北京字节跳动网络技术有限公司 训练分类器的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
WO2021018251A1 (zh) * 2019-07-30 2021-02-04 华为技术有限公司 图像分类方法及装置
CN113052189A (zh) * 2021-03-30 2021-06-29 电子科技大学 一种基于改进的MobileNetV3特征提取网络
CN113052189B (zh) * 2021-03-30 2022-04-29 电子科技大学 一种基于改进的MobileNetV3特征提取网络

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108830209B (zh) 基于生成对抗网络的遥感图像道路提取方法
CN110210486B (zh) 一种基于素描标注信息的生成对抗迁移学习方法
CN106874956B (zh) 图像分类卷积神经网络结构的构建方法
CN110533631B (zh) 基于金字塔池化孪生网络的sar图像变化检测方法
CN107563428B (zh) 基于生成对抗网络的极化sar图像分类方法
CN109558942B (zh) 一种基于浅度学习的神经网络迁移方法
Colak et al. Automated McIntosh-based classification of sunspot groups using MDI images
CN109961089A (zh) 基于度量学习和元学习的小样本和零样本图像分类方法
CN112052755B (zh) 基于多路注意力机制的语义卷积高光谱图像分类方法
CN110263705A (zh) 面向遥感技术领域两期高分辨率遥感影像变化检测方法
CN110427875A (zh) 基于深度迁移学习和极限学习机的红外图像目标检测方法
CN108961245A (zh) 基于双通道深度并行卷积网络的图像质量分类方法
CN109165675A (zh) 基于周期性局部连接卷积神经网络的图像分类方法
CN106845418A (zh) 一种基于深度学习的高光谱图像分类方法
CN107194433A (zh) 一种基于深度自编码网络的雷达一维距离像目标识别方法
CN108305240A (zh) 图像质量检测方法及装置
CN109409261A (zh) 一种农作物分类方法及***
CN111582401B (zh) 一种基于双分支卷积神经网络的向日葵种子分选方法
CN107292336A (zh) 一种基于dcgan的极化sar图像分类方法
CN109711433A (zh) 一种基于元学习的细粒度分类方法
CN105989336A (zh) 基于带权重的解卷积深度网络学习的场景识别方法
CN105608478A (zh) 一种图像的特征提取与分类联合方法及***
CN107203740A (zh) 一种基于深度学习的人脸年龄估计方法
CN108491856A (zh) 一种基于多尺度特征卷积神经网络的图像场景分类方法
CN109902202A (zh) 一种视频分类方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190108