資料介紹
針對(duì)深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別任務(wù)中過分依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)的問題,提岀一種基于特征交換的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)圖像分類算法。結(jié)合CNN的特征提取方式與全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的像素位置預(yù)測功能,將CNN卷積層提取出的特征圖與同類標(biāo)簽特征圖進(jìn)行交換,充分融合有限的圖像特征,以解決圖像識(shí)別中樣本不足的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴性較低且有效提升了網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率,適用于數(shù)據(jù)量較小的圖像分類場景。
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