从浅层网络到深度网络的图像分类研究综述

• 作者: 吉春旭 程国建 高荣芳
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 浅层网络 神经网络 深度网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 2020-2024
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3376字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2016.10.033

摘要

目前，图像已成为表达和存储信息的惯用形式。如何用计算机对海量图像进行高效分类，从而提取和组织需要的数据信息，已变成机器学习领域的一项高关注度课题。通过简述从浅层网络（神经网络）到深度网络的发展以及基于浅层网络和深度网络的图像分类的发展，并将浅层网络与深度网络进行对比，从而指出基于深度网络的图像分类技术更具有优势和巨大潜力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程国建	西安石油大学计算机学院	123	847	14.0	25.0
2	高荣芳	西安石油大学计算机学院	27	94	5.0	8.0
3	吉春旭	西安石油大学计算机学院	1	5	1.0	1.0