目的图像分类与识别是计算机视觉领域的经典问题,是图像检索、目标识别及视频分析理解等技术的基础。目前,基于深度卷积神经网络(CNN)的模型已经在该领域取得了重大突破,其效果远远超过了传统的基于手工特征的模型。但很多深度模型神经...目的图像分类与识别是计算机视觉领域的经典问题,是图像检索、目标识别及视频分析理解等技术的基础。目前,基于深度卷积神经网络(CNN)的模型已经在该领域取得了重大突破,其效果远远超过了传统的基于手工特征的模型。但很多深度模型神经元和参数规模巨大,训练困难。为此根据深度CNN模型和人眼视觉原理,提出并设计了一种深度并行交叉CNN模型(PCCNN模型)。方法该模型在Alex-Net基础上,通过两条深度CNN数据变换流,提取两组深度CNN特征;在模型顶端,经过两次混合交叉,得到1 024维的图像特征向量,最后使用Softmax回归对图像进行分类识别。结果与同类模型相比,该模型所提取的特征更具判别力,具有更好的分类识别性能;在Caltech101上top1识别精度达到63%左右,比VGG16高出近5%,比Goog Le Net高出近10%;在Caltech256上top1识别精度达到46%以上,比VGG16高出近5%,比Goog Le Net高出2.6%。结论 PCCNN模型用于图像分类与识别效果显著,在中等规模的数据集上具有比同类其他模型更好的性能,在大规模数据集上其性能有待于进一步验证;该模型也为其他深度CNN模型的设计提供了一种新的思路,即在控制深度的同时,提取更多的特征信息,提高深度模型性能。展开更多
文摘目的图像分类与识别是计算机视觉领域的经典问题,是图像检索、目标识别及视频分析理解等技术的基础。目前,基于深度卷积神经网络(CNN)的模型已经在该领域取得了重大突破,其效果远远超过了传统的基于手工特征的模型。但很多深度模型神经元和参数规模巨大,训练困难。为此根据深度CNN模型和人眼视觉原理,提出并设计了一种深度并行交叉CNN模型(PCCNN模型)。方法该模型在Alex-Net基础上,通过两条深度CNN数据变换流,提取两组深度CNN特征;在模型顶端,经过两次混合交叉,得到1 024维的图像特征向量,最后使用Softmax回归对图像进行分类识别。结果与同类模型相比,该模型所提取的特征更具判别力,具有更好的分类识别性能;在Caltech101上top1识别精度达到63%左右,比VGG16高出近5%,比Goog Le Net高出近10%;在Caltech256上top1识别精度达到46%以上,比VGG16高出近5%,比Goog Le Net高出2.6%。结论 PCCNN模型用于图像分类与识别效果显著,在中等规模的数据集上具有比同类其他模型更好的性能,在大规模数据集上其性能有待于进一步验证;该模型也为其他深度CNN模型的设计提供了一种新的思路,即在控制深度的同时,提取更多的特征信息,提高深度模型性能。
