基于多尺度卷积神经网络的场景标记

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场景标记是将图片中的像素按照其所属景物的种类来识别并进行标记。传统学习算法将训练集图片和某种学习机制相结合,利用后者的特点来提高训练正确率。提出一种基于多尺度卷积神经网络训练已知图像及其标记的方法,用测试集图片来验证其标记正确率。通过在Ubuntu系统上搭建快速机器学习环境Torch7来实现图片像素的场景标记。
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