采用融合卷积网的图像分类算法

计算机工程与科学

采用融合卷积网的图像分类算法

李聪，潘丽丽，陈蓉玉，周燕，邵伟志

（中南林业科技大学计算机与信息工程学院,湖南长沙 410000）

收稿日期:2019-07-03 修回日期:2019-09-10 出版日期:2019-12-25 发布日期:2019-12-25

LI Cong，PAN Li-li，CHEN Rong-yu，ZHOU Yan,SHAO Wei-zhi

（College of Computer Science and Information Technology,

Central South University of Forestry & Technology,Changsha 410000,China）

Received:2019-07-03 Revised:2019-09-10 Online:2019-12-25 Published:2019-12-25

摘要/Abstract

摘要：

目前，卷积神经网络已成为视觉对象识别的主流机器学习方法。有研究表明，网络层数越深，所提取的深度特征表征能力越强。然而，当数据集规模不足时，过深的网络往往容易过拟合，深度特征的分类性能将受到制约。因此，提出了一种新的卷积神经网络分类算法：并行融合网FD-Net。以网络融合的方式提高特征的表达能力，并行融合网首先组织2个相同的子网并行提取图像特征，然后使用精心设计的特征融合器将子网特征进行多尺度融合，提取出更丰富、更精确的融合特征用于分类。此外，
采用了随机失活和批量规范化等方法协助特征融合器去除冗余特征，并提出了相应的训练策略控制计算开销。最后，分别以经典的ResNet、InceptionV3、DenseNet和MobileNetV2作为基础模型，在UECFOOD-100和Caltech101等数据集上进行了深入的研究和评估。实验结果表明，并行融合网能在有限的训练样本上训练出识别能力更强的分类模型，有效提高图像的分类准确率。

关键词: 深度学习, 图像分类, 卷积神经网络, 特征融合

Key words: deep learning, image classification, deep convolutional neural network；feature fusion

中图分类号:

null

李聪，潘丽丽，陈蓉玉，周燕，邵伟志. 采用融合卷积网的图像分类算法[J]. 计算机工程与科学.

LI Cong，PAN Li-li，CHEN Rong-yu，ZHOU Yan,SHAO Wei-zhi. null[J]. Computer Engineering & Science.

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