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基于深度学习的图像分类研究

来源:www.experimur.net 时间:2024-05-16 08:04:09 作者:绝伦科技网 浏览: [手机版]

摘要:本文基于深度学习技术,提出了一种图像分类方法来源www.experimur.net。首先,使用卷积经网络图像进行特征提取,然后使用全连接经网络提取的特征进行分类。实验结果表明,该方法在图像分类任务上取得了较好的能,可以应用于实际场中。

关键词:深度学习;图像分类;卷积经网络;全连接经网络

基于深度学习的图像分类研究(1)

1. 引言

  随着计算机视觉技术的不断发展,图像分类已经成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。图像分类是指将图像分为不同的类别,是很多实际应用的基础,如人脸别、别等。传统的图像分类方法主要是基于手工设计的特征,但是这种方法需要大量的人工参与,且分类效果受到特征的选和设计的限制。近年来,深度学习技术的出现为图像分类带来了新的思路和方法。

  本文提出了一种基于深度学习的图像分类方法,主要包括卷积经网络和全连接经网络两部分来自www.experimur.net。在卷积经网络中,我们使用了多层卷积层和池化层图像进行特征提取,然后使用全连接经网络提取的特征进行分类。实验结果表明,该方法在图像分类任务上取得了较好的能,可以应用于实际场中。

2. 相关工作

  深度学习在图像分类任务上已经取得了很好的表现。AlexNet [1] 是深度学习在图像分类任务上的重要突破,该模型使用了多层卷积层和池化层图像进行特征提取,然后使用全连接经网络提取的特征进行分类。在 ImageNet 数据集上,AlexNet 取得了当时最好的结果。之后,VGG [2]、GoogLeNet [3]、ResNet [4] 等模型相继提出,不断推动着图像分类的发展。

基于深度学习的图像分类研究(2)

3. 方法

  本文提出的图像分类方法主要包括卷积经网络和全连接经网络两部分,如图1所示绝~伦~科~技~网

  ![图1:基于深度学习的图像分类方法](https://i.loli.net/2021/08/09/6iKvMg5aYUzPp8j.png)

  3.1 卷积经网络

  卷积经网络是深度学习中常用的一种经网络结构,其主要特点是通过卷积层和池化层图像进行特征提取。本文使用了多层卷积层和池化层图像进行特征提取,具体结构如图2所示。

  ![图2:卷积经网络结构](https://i.loli.net/2021/08/09/3kM9W8hOvJZyNqo.png)

  在卷积层中,我们使用了不同大小的卷积核图像进行卷积操作,得到了不同的特征图。然后,使用池化层特征图进行下采样,减少了特征图的维度,同时保留了重要的特征信息。在本文中,我们使用了最大池化层进行下采样。

  3.2 全连接经网络

  在卷积经网络中,我们得到了图像的特征表示。然后,我们使用全连接经网络特征进行分类绝 伦 科 技 网。具体结构如图3所示。

  ![图3:全连接经网络结构](https://i.loli.net/2021/08/09/5rJ8dGZf6Q1cNvM.png)

  在全连接经网络中,我们使用了多层全连接层特征进行分类。在最后一层全连接层中,我们使用了 softmax 函数特征进行归一化,得到了每个类别的概率分布。

基于深度学习的图像分类研究(3)

4. 实验结果

我们在 CIFAR-10 数据集上提出的图像分类方法进行了实验。CIFAR-10 数据集包含了 10 个类别的图像,每个类别有 6000 张图像。我们将每个类别的图像分为练集和测试集,其中练集包含 5000 张图像,测试集包含 1000 张图像。

在实验中,我们使用了 Python 编程语言和 TensorFlow 深度学习框绝~伦~科~技~网。我们使用了 Adam 优化器模型进行练,学习率为 0.001,批大小为 128。我们将模型练了 50 个 epoch。

  实验结果如表1所示。我们使用了准确率和损失函数作为评价指标。可以出,我们提出的图像分类方法在 CIFAR-10 数据集上取得了较好的能。

  表1:实验结果

  | 指标 | 结果 |

| --- | --- |

  | 练准确率 | 0.998 |

| 测试准确率 | 0.812 |

| 练损失 | 0.001 |

  | 测试损失 | 0.887 |

5. 结论

  本文提出了一种基于深度学习的图像分类方法,主要包括卷积经网络和全连接经网络两部分。在卷积经网络中,我们使用了多层卷积层和池化层图像进行特征提取,然后使用全连接经网络提取的特征进行分类绝 伦 科 技 网。实验结果表明,该方法在图像分类任务上取得了较好的能,可以应用于实际场中。

  参考文献:

  [1] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks[J]. Communications of the ACM, 2017, 60(6): 84-90.

  [2] Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.

[3] Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015: 1-9.

[4] He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 770-778.

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