【摘 要】
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针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题,提出一种基于特征交换的卷积神经网络(CNN)图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能,
【机 构】
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河北工程大学信息与电气工程学院,河北工程大学河北省安防信息感知与处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:面向移动环境的情感推荐隐式反馈偏好挖掘研究(61802107);河北省自然科学基金:公共环境下的WBANs共存技术研究(1721203048);增量序列模式匹配下网络入侵检测方法研究(ZD2018087);省教育厅基金:WBANs多网共存中MAC机制的融合与优化研究(F2018402251)
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针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题,提出一种基于特征交换的卷积神经网络(CNN)图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能,将CNN卷积层提取出的特征图与同类标签特征图进行交换,充分融合有限的图像特征,以解决图像识别中样本不足的问题。实验结果表明,该算法对标注数据的依赖性较低且有效提升了网络识别准确率,适用于数据量较小的图像分类场景。
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