期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到6篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于稀疏化双线性卷积神经网络的细粒度图像分类 被引量：14
1
作者 马力 王永雄 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期336-344,共9页
针对双线性卷积神经网络(B-CNN)在细粒度图像分类中因参数过多、复杂度过高而导致的过拟合问题,提出稀疏化B-CNN。首先对B-CNN的每个特征通道引入比例因子,在训练中采用正则化方法对其稀疏。然后利用比例因子的大小判别特征通道的重要... 针对双线性卷积神经网络(B-CNN)在细粒度图像分类中因参数过多、复杂度过高而导致的过拟合问题,提出稀疏化B-CNN。首先对B-CNN的每个特征通道引入比例因子,在训练中采用正则化方法对其稀疏。然后利用比例因子的大小判别特征通道的重要性。最后将不重要特征通道按一定比例裁剪,消除网络过拟合,提高关键特征的显著性。稀疏化B-CNN属于弱监督学习,可实现端到端训练。在FGVC-aircraft、Stanforddogs、Stanfordcars这3个细粒度图像数据集上的实验表明,稀疏化B-CNN的准确率高于B-CNN,也优于或基本接近其它通用的细粒度图像分类算法。 展开更多
关键词 细粒度图像分类 双线性卷积神经网络(b-cnn) 过拟合 网络稀疏 网络剪枝
下载PDF
YOLOv3和双线性特征融合的细粒度图像分类 被引量：13
2
作者 闫子旭 侯志强 +3 位作者 熊磊 刘晓义 余旺盛 马素刚 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期847-856,共10页
目的细粒度图像分类是计算机视觉领域具有挑战性的课题,目的是将一个大的类别分为更详细的子类别,在工业和学术方面都有着十分广泛的研究需求。为了改善细粒度图像分类过程中不相关背景干扰和类别差异特征难以提取的问题,提出了一种将... 目的细粒度图像分类是计算机视觉领域具有挑战性的课题,目的是将一个大的类别分为更详细的子类别,在工业和学术方面都有着十分广泛的研究需求。为了改善细粒度图像分类过程中不相关背景干扰和类别差异特征难以提取的问题,提出了一种将目标检测方法 YOLOv3(you only look once)和双线性融合网络相结合的细粒度分类优化算法,以此提高细粒度图像分类的性能。方法利用重新训练过的目标检测算法YOLOv3粗略确定目标在图像中的位置;使用背景抑制方法消除目标以外的信息干扰;利用融合不同通道、不同层级卷积层特征的方法对经典的细粒度分类算法双线性卷积神经网络(bilinear convolutional neural network,B-CNN)进行改进,优化分类性能,通过融合双线性网络中不同卷积层的特征向量,得到更加丰富的互补信息,从而提高细粒度分类精度。结果实验结果表明,在CUB-200-2011 (Caltech-UCSD Birds-200-2011)、Cars196和Aircrafts100数据集中,本文算法的分类准确率分别为86.3%、92.8%和89.0%,比经典的B-CNN细粒度分类算法分别提高了2.2%、1.5%和4.9%,验证了本文算法的有效性。同时,与已有细粒度图像分类算法相比也表现出一定的优势。结论改进算法使用YOLOv3有效滤除了大量无关背景,通过特征融合方法来改进双线性卷积神经分类网络,丰富特征信息,使分类的结果更加精准。 展开更多
关键词 细粒度图像分类 目标检测 背景抑制 特征融合 双线性卷积神经网络(b-cnn)
原文传递
基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别 被引量：6
3
作者 刘虎 周野 袁家斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2402-2407,共6页
针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺... 针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 车型精细识别 卷积神经网络 双线性卷积神经网络 中心损失 多尺度
下载PDF
基于双线性卷积宽度网络的水稻病虫害识别
4
作者 孙杨俊 陈滔 刘志梁 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期314-318,共5页
针对水稻病虫害数据集构建不够完善,现有方法对小样本数据集识别准确度低的问题,提出一种基于双线性卷积宽度网络(BCBN)的小样本水稻病虫害识别方法。所提方法利用双线性卷积神经网络(B-CNN)提取水稻病虫害图像的双线性特征,并通过宽度... 针对水稻病虫害数据集构建不够完善,现有方法对小样本数据集识别准确度低的问题,提出一种基于双线性卷积宽度网络(BCBN)的小样本水稻病虫害识别方法。所提方法利用双线性卷积神经网络(B-CNN)提取水稻病虫害图像的双线性特征,并通过宽度学习系统(BLS)算法增强双线性特征,从而提高模型的识别准确率。实验结果表明,BCBN在使用BLS增强双线性特征后,病虫害图像中的判别性特征得到了更高的权重占比,有效降低了模型的误分率,模型识别准确率达97.44%。所提方法在样本量较少时具有明显优势,能够满足真实场景下水稻病虫害分类检测的需求,为水稻病虫害识别技术提供了一种可行的思路。 展开更多
关键词 双线性卷积神经网络 宽度学习系统 特征增强 水稻病虫害 数据增强
下载PDF
基于B-CNN算法的汽车数据集细粒度图像分类分析 被引量：1
5
作者 韩成春 崔庆玉 《自动化仪表》 CAS 2022年第3期7-10,共4页
为了提高计算机视觉领域细粒度分类方法性能,采用双线性卷积神经网络(B-CNN)对其进行建模研究。以StanfordCars汽车数据集为研究对象,开展细粒度图像分类分析。对B-CNN进行阐述。应用了组归一化、dropout技巧,调整可训练参数,并在汽车... 为了提高计算机视觉领域细粒度分类方法性能,采用双线性卷积神经网络(B-CNN)对其进行建模研究。以StanfordCars汽车数据集为研究对象,开展细粒度图像分类分析。对B-CNN进行阐述。应用了组归一化、dropout技巧,调整可训练参数,并在汽车数据集上进行试验。比较了经典卷积神经网络和B-CNN。在网络训练中,合适的学习率有助于提升训练速度。在损失函数变化幅度变小到一定范围时,将学习率变小,可跳出局部最优解,寻找全局最优解,避免陷入死循环。结果显示,与单路神经网络相比,B-CNN在输入图像大小为(224,224)时,在汽车数据集中的准确率提升了16%。B-CNN适用于一些细粒度图像分类任务,能提升分类准确率,具有很好的实际应用效果。 展开更多
关键词 计算机视觉 细粒度图像分类 双线性卷积神经网络 汽车数据集 最优解 建模 学习率 训练速度
下载PDF
分类错误指导的分层B-CNN模型用于细粒度分类
6
作者 沈海鸿 杨兴 +1 位作者 汪凌峰 潘春洪 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第7期906-914,共9页
目的细粒度分类近年来受到了越来越多研究者的广泛关注,其难点是分类目标间的差异非常小。为此提出一种分类错误指导的分层双线性卷积神经网络模型。方法该模型的核心思想是将双线性卷积神经网络算法(B-CNN)容易分错、混淆的类再分别进... 目的细粒度分类近年来受到了越来越多研究者的广泛关注,其难点是分类目标间的差异非常小。为此提出一种分类错误指导的分层双线性卷积神经网络模型。方法该模型的核心思想是将双线性卷积神经网络算法(B-CNN)容易分错、混淆的类再分别进行重新训练和分类。首先,为得到易错类,提出分类错误指导的聚类算法。该算法基于受限拉普拉斯秩(CLR)聚类模型,其核心"关联矩阵"由"分类错误矩阵"构造。其次,以聚类结果为基础,构建了新的分层B-CNN模型。结果用分类错误指导的分层B-CNN模型在CUB-200-2011、FGVC-Aircraft-2013b和Stanford-cars 3个标准数据集上进行了实验,相比于单层的B-CNN模型,分类准确率分别由84.35%,83.56%,89.45%提高到了84.67%,84.11%,89.78%,验证了本文算法的有效性。结论本文提出了用分类错误矩阵指导聚类从而进行重分类的方法,相对于基于特征相似度而构造的关联矩阵,分类错误矩阵直接针对分类问题,可以有效提高易混淆类的分类准确率。本文方法针对比较相近的目标,尤其是有非常相近的目标的情况,通过将容易分错、混淆的目标分组并进行再训练和重分类,使得分类效果更好,适用于细粒度分类问题。 展开更多
关键词 细粒度分类 分类错误 分层模型 双线性卷积神经网络 受限拉普拉斯秩
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部