基于卷积核分解的深度CNN模型结构优化及其在小图像识别中的应用

来源 :井冈山大学学报(自然科学版) | 被引量 : 7次 | 上传用户：comboyaoqiu

【摘要】

：

小图像由于像素少、分辨率低、整幅图像包含信息较少,识别较为困难。目前优秀的深度卷积神经网络模型多为大图像而设计,而用于小图像的模型则存在着层次不够深、难以对特征进行充分抽象的不足。本文基于VGG19模型,依据卷积核分解的原理,设计了一种KDS-DCNN模型,模型深度达到31层,解决了目前超深度模型不能直接用于小图像识别的问题,实验表明该方法不但提升了识别性能,而且还降低了模型的时间复杂度。在CIF

【作者】

：

罗富贵李明珍

【机构】

：

河池学院计算机与信息工程学院,北京邮电大学网络空间安全学院

【出处】

：

井冈山大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年02期

【关键词】

：

卷积神经网络卷积核分解小图像识别超深度模型 convolutional neural networks convolutional kernel dec

【基金项目】

：

河池学院2016年校级重点项目（XJ2016ZD007）, 河池学院2017年校级重点项目（XJ2017ZD08）

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