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《计算机工程与应用》 2019年17期
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融合STN和DenseNet的深度学习网络及其应用

张锡英  宋宇鹏  陈曦  边继龙  
【摘要】:图像识别是计算机视觉的重要分支之一,具有重要的理论和实践意义。近年来,以深度卷积神经网络为代表的图像分类方法被成功地应用到各个领域。针对神经网络对输入数据敏感、训练时间长等问题,结合空间映射网络(Spatial Transform Network,STN)和密集神经网络(Dense Neural Network,DenseNet)两者的特性,提出一种新型网络结构ST-DenseNet。该网络能够对输入图片作不变性归一化处理,解决数据敏感问题的同时提高图像识别效果。在树种叶片公开数据集Leafsnap上实现了90.43%的识别准确率、87.75%的召回率和89.07%的F-Measure的实验结果,模型ST-DenseNet明显优于其他网络模型。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 周坚华;周一凡;穆望舒;;城镇绿地树种识别的数学描述符[J];遥感学报;2011年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 蒋轩;周坚华;;针对分层分类和多描述符空间的城镇植被群分类[J];遥感信息;2015年02期
2 袁周米琪;周坚华;;自适应确定K-means算法的聚类数:以遥感图像聚类为例[J];华东师范大学学报(自然科学版);2014年06期
3 刘怀鹏;安慧君;;利用最大似然法识别呼和浩特市绿化树种[J];东北林业大学学报;2014年07期
4 金叶蒙;虞思逸;周坚华;;一键式多特征遥感图像采样器[J];遥感信息;2014年02期
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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2 周坚华;城市绿量测算模式及信息系统[J];地理学报;2001年01期
3 宫鹏,浦瑞良,郁彬;不同季相针叶树种高光谱数据识别分析[J];遥感学报;1998年03期
4 周坚华,孙天纵;三维绿色生物量的遥感模式研究与绿化环境效益估算[J];环境遥感;1995年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 黄灿;;图像识别领域中卷积神经网络的应用[J];信息记录材料;2018年05期
4 王建霞;王晓东;张行;;基于神经网络的图像识别研究[J];计算机产品与流通;2017年10期
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6 胡燕云;;基于卷积神经网络的图像识别方法研究[J];计算机产品与流通;2017年09期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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9 记者 张兆军通讯员 郑原驰;图像识别混合交通控制系统问世[N];科技日报;2008年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 LYDIA LAZIB;文本否定范围识别技术研究及其应用[D];哈尔滨工业大学;2018年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 宋月;基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D];东北石油大学;2017年
2 张荣磊;基于卷积神经网络的图像识别算法研究[D];山东理工大学;2017年
3 余丹;基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D];江南大学;2017年
4 张智霞;基于量子协同神经网络的图像识别[D];西安电子科技大学;2010年
5 景辉芳;深度神经网络的研究及其在植物叶片图像识别中的应用[D];南昌航空大学;2016年
6 彭俊;基于卷积神经网络的交易环境下蔬果图像识别研究[D];浙江农林大学;2017年
7 邓秋香;神经网络串并联学习算法在B超图像识别中的应用[D];武汉理工大学;2008年
8 张雄;图像识别中BP神经网络的硬件实现[D];兰州交通大学;2014年
9 马雪东;基于深度学习的电商产品图像识别系统的研究与实现[D];北京邮电大学;2017年
10 石乾磊;基于卷积神经网络的图片数字识别系统设计与实现[D];河南大学;2017年
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