【摘 要】
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针对卷积神经网络浅层提取的特征利用率低,高低层特征互补优势难以利用的问题,提出了选择性特征连接机制（Selective Feature Connection Mechanism,SFCM）融合卷积神经网络高低层特征的方法以提高图像识别精度。首先,选定卷积神经网络低层特征,通过平均池化对低层特征降维,输出携带较多细节信息的低层特征;其次,按照卷积神经网络高层特征元素值越大,它所对应的位置特征越关键的
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金面上项目（No.20170540426）；
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针对卷积神经网络浅层提取的特征利用率低,高低层特征互补优势难以利用的问题,提出了选择性特征连接机制（Selective Feature Connection Mechanism,SFCM）融合卷积神经网络高低层特征的方法以提高图像识别精度。首先,选定卷积神经网络低层特征,通过平均池化对低层特征降维,输出携带较多细节信息的低层特征;其次,按照卷积神经网络高层特征元素值越大,它所对应的位置特征越关键的特点,计算特征图元素位置的重要性得分;最后通过重要性得分增强或抑制低层特征的元素信息,得到有利于分类或识别的低层特征,并将其映射到高层特征量级,进行高低层特征相加融合,实现卷积神经网络高低层特征互补,得到有利于图像识别的融合特征,提高卷积神经网络图像识别率。实验选取CIFAR-10和CIFAR-100数据集进行图像识别测试,结果表明,基于选择性特征连接的卷积神经网络对比原有模型在自定义的浅层卷积神经网络,Alex Net以及VGG模型上图像识别均有较高的准确率,图像识别率在CIFAR-10数据集上分别提升了2.3%,1.8%和2.1%,在CIFAR-100数据集上分别提升了4.8%,3%和5.5%,从而证明该方法较好的利用了高低层图像特征,利于图像识别。该论文有图25幅,表14个,参考文献60篇。
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