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發(fā)視頻多尺度膨脹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中的應(yīng)用
2021-06-16 |
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資料介紹
在采用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時，為減少下采樣導(dǎo)致的空間信息損失，往往采用膨脹卷積代替下采樣，但尚未有文獻(xiàn)研究膨脹卷積作用于不同網(wǎng)絡(luò)層的性能差異。文中進(jìn)行了大量圖像分類實驗，找到了適宜膨脹卷積作用的最佳網(wǎng)絡(luò)層。但使用膨脹卷積會丟失近鄰點的相關(guān)信息，導(dǎo)致網(wǎng)格現(xiàn)象，造成圖像部分局部信息的丟失。為消除網(wǎng)格現(xiàn)象，又提出在前述最佳網(wǎng)絡(luò)層采用多尺度膨脹卷積構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。實驗結(jié)果表明，所提岀的構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)方法在圖像分類中取得了較好的效果。
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