【摘 要】
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铁路领域产生海量的图片数据，基于深度学习的场景分类方法能够有效实现铁路大数据场景下的图片分类需求，本文利用迁移学习的思想，将主流的深度卷积神经网络引入铁路场景分类任务，最高达到95.3％的准确率.但在铁路场景分类数据集的制作过程中，往往会引入偏差，影响分类准确率，本文提出了一种借助Grad-CAM 可视化技术手段，剖析网络模型分类模式，揭示数据集误差造成的模型分类定式，从而有助于降低训练集中的误差
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铁路领域产生海量的图片数据，基于深度学习的场景分类方法能够有效实现铁路大数据场景下的图片分类需求，本文利用迁移学习的思想，将主流的深度卷积神经网络引入铁路场景分类任务，最高达到95.3％的准确率.但在铁路场景分类数据集的制作过程中，往往会引入偏差，影响分类准确率，本文提出了一种借助Grad-CAM 可视化技术手段，剖析网络模型分类模式，揭示数据集误差造成的模型分类定式，从而有助于降低训练集中的误差，提高铁路图片场景分类正确率的方法.
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