【摘 要】
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针对骨骼图像特征提取存在的问题,基于MobileNetV3 large网络设计了 一种融合纹理增强层的轻量级骨骼图像分类器.首先对骨骼图像进行旋转不变纹理增强处理,然后采用MobileNetV3 large网络构建分类器并对其进行训练,最后通过可视化标量对训练参数寻优.该分类器能够适应不同尺寸的骨骼图像,并对其纹理特征进行针对性训练,具有较强的鲁棒性,有效增强了梯度传播,达到分类智能化.实验表明,分类器在MURA数据集骨骼分类中的平均准确率达96.9％.
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京100192
【出 处】
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北京信息科技大学学报（自然科学版）
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针对骨骼图像特征提取存在的问题,基于MobileNetV3 large网络设计了 一种融合纹理增强层的轻量级骨骼图像分类器.首先对骨骼图像进行旋转不变纹理增强处理,然后采用MobileNetV3 large网络构建分类器并对其进行训练,最后通过可视化标量对训练参数寻优.该分类器能够适应不同尺寸的骨骼图像,并对其纹理特征进行针对性训练,具有较强的鲁棒性,有效增强了梯度传播,达到分类智能化.实验表明,分类器在MURA数据集骨骼分类中的平均准确率达96.9％.
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