【摘 要】
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铁路检测、监测领域产生海量的图像数据,基于图像场景进行分类对图像后续分析、管理具有重要价值.本文提出一种结合深度卷积神经神经网络DCNN (Deep Convolutional Neural Ne
【机 构】
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中国铁道科学研究院研究生部,中国铁道科学研究院铁路大数据研究与应用创新中心
【基金项目】
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铁科院院基金重大课题(2017YJ005)~~
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铁路检测、监测领域产生海量的图像数据,基于图像场景进行分类对图像后续分析、管理具有重要价值.本文提出一种结合深度卷积神经神经网络DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)与梯度类激活映射Grad-CAM (Grad Class Activation Mapping)的可视化场景分类模型, DCNN 在铁路场景分类图像数据集进行迁移学习,实现特征提取, Grad-CAM 根据梯度全局平均计算权重实现对类别的加权热力图及激活分数计算,提升分类模型可解释性.实验中对比了不
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