基于卷积神经网络的花朵图片分类算法

• 作者: 刘红铮 张小锋
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 花朵图像分类 全连接层 空间金字塔池化
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 52-55
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.09.011

摘要

针对目前利用卷积神经网络进行花朵图像分类时,全连接层产生的参数冗余和破坏空间结构信息问题,提出一种有效的改进方法.首先用1×n和n×1卷积核替换n×n卷积核,然后在卷积层后连接空间金字塔池化进行降维提取特征,最后在Softmax分类器输出概率分布.实验表明本文的方法不仅提高了准确率,而且使训练时间下降了一半,大大提高了训练的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小锋	南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室	36	172	7.0	10.0
2	刘红铮	南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室	1	5	1.0	1.0