【摘 要】
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为了提高在不增加较多计算量的前提下,提高卷积网络模型用于图像分类的正确率,提出了一种基于复杂网络模型描述的图像深度卷积分类方法。首先对图像进行复杂网络描述,得到不
【基金项目】
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天津市重点基金(17JC20J32500)
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为了提高在不增加较多计算量的前提下,提高卷积网络模型用于图像分类的正确率,提出了一种基于复杂网络模型描述的图像深度卷积分类方法。首先对图像进行复杂网络描述,得到不同阈值下的复杂网络模型度矩阵;然后,在图像度矩阵描述的基础上,通过深度卷积网络得到特征向量;最后根据得到的特征向量进行k近邻分类。本文在ILSVRC2014数据库上进行了验证,验证结果表明,本文提出的模型具有较好的正确率和较少的迭代次数。
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