基于频域分割的并联卷积神经网络设计与分析

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卷积神经网络是当前热点研究问题,在图像分类等方面有了非常完善的研究成果,但是对于高分辨率的图像的实时检测方面还有一定的缺陷,尤其是高清视频监控领域。本文提出了一种基于离散余弦变换将图像分割为不同频域的信息,进而通过并行的卷积神经网络在各个频域尺度上提取图像的特征,并提出一种线性叠加的方法综合不同频域检测结果得出分类结论。在Cifar10数据集上进行实验,对比同样深度的经典卷积神经网络在计算速度上有一定的优势。
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