基于特征交换的卷积神经网络图像分类算法
[摘要]

针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题,提岀一种基于特征交换的卷积神经网络(CNN)图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能,将CNN卷积层提取出的特征图与同类标签特征图进行交换,充分融合有限的图像特征,以解决图像识别中样本不足的问题。实验结果表明,该算法对标注数据的依赖性较低且有效提升了网络识别准确率,适用于数据量较小的图像分类场景。

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上传时间:2021/04/20