基于卷积神经网络的场景分类的研究与应用

场景分类是图像处理领域的重要研究方向之一。随着计算机技术和互联网的发展，大量图像数据涌入了人们的生活和工作。面对如此庞大的图像信息，传统的场景分类方法和技术表现出许多缺陷。近年来，在图像处理领域的图像处理领域已经取得了许多突破性的进步。该设备在学习框架下合并开yunapp体育官网入口下载手机版，以对相关对象进行分类和识别。此外，局部连接，功率共享和降低卷积神经网络的降低大大降低了网络的训练参数，简化了网络模型，并进一步提高了网络的训练效率。本文基于场景图像的复杂和多变量性以及传统场景分类方法的概括能力问题开元ky888棋牌官方版，并结合了用于场景分类的卷积神经网络方法。卷积神经网络分类性能的质量主要取决于网络的层次结构。因此，本文研究了影响卷积神经网络分类的因素，并基于卷积神经网络模型的设计，将其应用于场景分类。中间。具体工作如下：1。对于应用于方案分类设计的卷积神经网络模型，如何选择层次结构的问题，本文设计了一个浅卷积神经网络模型，该模型适用于场景15数据集在场景图像分类任务，卷积内核的不同大小和数量的影响，不同的激活功能以及不同的采样方法对卷积神经网络的分类性能上的影响。研究表明，神经网络使用较小的卷积内核和更多数量的核开yun体育app入口登录，最大采样和使用RELU激活功能，从而可以增加卷积神经网络的分类性能。 2。为了更好地适应实际场景图像的要求，本文基于上述研究改进了神经网络模型，并且已经设计了8个层次卷积神经网络。网络的卷积层使用较小的卷积核，并增加了卷积内核的数量。这可以提取更多图像功能并提高分类性能。同时，采样层采用了最大值采样方法和relu激活函数。本文将改进的卷积神经网络模型与场景15数据集和Sun-397数据集上的Alexnet模型和VGGNET模型进行了比较。