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一种数据增强和多模型集成的细粒度分类算法

蒋杰  熊昌镇  
【摘要】:针对解决数据缺少和单个卷积网络模型性能的限制造成细粒度分类准确率不高的问题,提出了一种数据增强和多模型集成融合的分类算法。首先通过镜像、旋转、多尺度缩放、高斯噪声、随机剪切和色彩增强6种变换对CompCars数据集进行增强处理,然后采用差异化采样数据集的方法训练CaffeNet、VGG16和GoogleNet3种差异化的网络。然后采用多重集成的方法集成多种模型的输出结果。实验中测试网络结构在不同数据增强算法和不同模型集成下的分类结果。模型集成的分类准确率达到94.9%,比最好的单GoogleNet模型的分类精确率提高了9.2个百分点。实验结果表明该算法可以有效地提高分类的准确率。

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