基于词袋模型的迁移学习算法

在分类新类别图像时,词袋模型总需要重新学习视觉词典及分类器,而不能充分利用已经学习好的视觉词典。运用迁移学习的思想,提出一种视觉短语的迁移学习算法。这种视觉短语不仅包含图像的局部不变特征,而且包含特征间的空间结构信息,能更有效地描述不同类别图像之间的共同特征。在分类新类别图像时,算法通过迁移视觉短语而不是重新学习视觉词典,来完成图像分类任务。实验结果证明这种迁移算法能有效地利用已有知识,在分类新类别图像时取得很好的效果,而且还能适用于仅有少量训练样本的图像分类任务。     

基于深度学习的服装图像检索方法

为实现面向大规模服装图像集的图像快速精准检索,突破当前常规检索方法的局限性,本文提出了一个新的深度学习模型：Fashion-16服装图像检索模型.采用先分类再类内检索的思想,基于VGG-16模型强大的图像特征提取能力,以卷积神经网络softmax分类器进行分类,对同一类别下采用局部敏感哈希的思想进行近似最近邻的查找,实现了针对服装类别属性的图像检索模型修正.实验结果表明,模型具有良好的稳定性、精确率及检索速度,有其实用价值与研究意义.     

基于随机传播图卷积模型的零样本图像分类

零样本图像分类旨在识别训练时从未出现过的全新类别(未见类别),为此需要利用辅助信息建模未见类和可见类之间的关系。利用图卷积网络(GCN)进行零样本分类的模型可以借助知识图显式地表达类别之间的关系,但 GCN 易受过平滑影响,导致模型性能下降。针对此问题提出了基于随机传播图卷积模型的零样本图像分类方法。该方法使用随机传播机制处理原始特征以达到特征扰动和数据扩增的目的;利用数据中类别层级生成的知识图建模类别之间的语义关系。其中,图中节点代表类别,节点间的边代表类别之间的关系。再构建 GCN对处理后的特征进行训练,从节点中输出包含未见类别的分类器参数,进而实现零样本图像分类。实验结果表明,该方法可以有效地改善零样本图像分类中的时间消耗、分类精度和泛化性能。     

基于分类蚁群算法的彩色图像自动分类

为提升图像自动分类算法的通用性和鲁棒性,加快算法收敛速度,针对图像分类的特点,对传统蚁群算法进行改进,引入分类蚁群模型。随机蚂蚁识别统计图像类别,构建类别表,确定聚类中心;智能蚂蚁按相应的搜索前进策略进行分类。相比基本蚁群分类算法,该算法可以在较短的时间内完成图像的自动分类。     

基于图卷积网络的多标签遥感图像分类

由于遥感图像包含物体类别多样,单个语义类别标签无法全面地描述图像内容,而多标签图像分类任务更加具有挑战性.通过探索深度图卷积网络(GCN),解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题,提出了一种新的基于图卷积的多标签遥感图像分类网络,它包含图像特征学习模块、基于图卷积网络的分类器学习模块和图像特征差异化模块三个部分.在公开多标签遥感数据集Planet和UCM上与相关模型进行对比,在多标签遥感图像分类任务上可以得到了较好的分类结果.该方法使用图卷积等模块将多标签图像分类方法应用到遥感领域,提高了模型分类能力,缩短了模型训练时间.     

自上而下注意图分割的细粒度图像分类

目的 针对细粒度图像分类中的背景干扰问题,提出一种利用自上而下注意图分割的分类模型。方法 首先,利用卷积神经网络对细粒度图像库进行初分类,得到基本网络模型。再对网络模型进行可视化分析,发现仅有部分图像区域对目标类别有贡献,利用学习好的基本网络计算图像像素对相关类别的空间支持度,生成自上而下注意图,检测图像中的关键区域。再用注意图初始化GraphCut算法,分割出关键的目标区域,从而提高图像的判别性。最后,对分割图像提取CNN特征实现细粒度分类。结果 该模型仅使用图像的类别标注信息,在公开的细粒度图像库Cars196和Aircrafts100上进行实验验证,最后得到的平均分类正确率分别为86.74%和84.70%。这一结果表明,在GoogLeNet模型基础上引入注意信息能够进一步提高细粒度图像分类的正确率。结论 基于自上而下注意图的语义分割策略,提高了细粒度图像的分类性能。由于不需要目标窗口和部位的标注信息,所以该模型具有通用性和鲁棒性,适用于显著性目标检测、前景分割和细粒度图像分类应用。     

基于作者主题模型的遥感图像自动类别标注方法

以概率图模型为基础,提出一种基于作者主题模型ATM(Author Topic Model)的多光谱遥感图像类别标注方法。该方法采用了一种新的基于颜色和形状特征的描述符,并结合ATM对遥感图像进行类别标注。首先采用一组定义了语义鸿沟的图像作为训练图像,然后采用基于颜色和形状特征的视觉单词描绘训练图像,最后结合ATM对遥感图像进行类别标注。通过对实际的遥感图像进行类别标注验证,可以看出,所提出的基于ATM的遥感图像标注方法在区域类别较少的情况下具有较高的分类准确率。     

融合VAE和StackGAN的零样本图像分类方法

零样本分类算法旨在解决样本极少甚至缺失类别情况下的分类问题。随着深度学习的发展,生成模型在零样本分类中的应用取得了一定的突破,通过生成缺失类别的图像,将零样本图像分类转化为传统的基于监督学习的图像分类问题,但生成图像的质量不稳定,如细节缺失、颜色失真等,影响图像分类准确性。为此,提出一种融合变分自编码(variational auto-encoder, VAE)和分阶段生成对抗网络(stack generative adversarial networks, StackGAN)的零样本图像分类方法,基于VAE/GAN模型引入StackGAN,用于生成缺失类别的数据,同时使用深度学习方法训练并获取各类别的句向量作为辅助信息,构建新的生成模型stc-CLS-VAEStackGAN,提高生成图像的质量,进而提高零样本图像分类准确性。在公用数据集上进行对比实验,实验结果验证了本文方法的有效性与优越性。     

基于可重叠混淆树的卷积神经网络

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)被广泛用于图像分类任务中。大多数现有的CNN模型都按照N路分类器的形式训练。然而,不同类别之间总存在差异性限制了N路分类器的分类能力。为了解决上述问题,提出的神经网络模型将混淆树结构(confusion tree, CT)和CNN模型结合,设计了性能更强的基于混淆树的卷积神经网络模型(confusion tree CNN,CT-CNN)。该模型首先建立一个混淆树来对类别之间的混淆性进行建模;然后,将混淆树的分层结构嵌入到CNN模型中,通过这种方式可以引导CNN的训练过程更加关注混淆性强的类别集合。该模型在公共数据集上进行了评估,实验结果证明,CT-CNN能克服大规模数据类别间的分类难度分布不均匀的局限,在复杂大规模的分类任务中取得稳定的优秀表现。     

基于特征加权的自动图像分类方法

低层特征的选择与提取是自动图像分类的基础,一方面,所选择的图像特征应能代表各种不同的图像属性,利于不同类别图像之间的区分;另一方面,为了提高后续模型的计算效率,需要减少噪声特征、冗余特征.提出了一种基于特征加权的自动图像分类方法.该方法根据图像低层特征分布的离散程度来衡量特征相对于类别的重要性,增加相关度高的特征的权重,降低相关度低的特征权重,从而避免后续模型被弱相关或不相关的特征所支配.所提的特征加权算法主要考察的是特征相对某个具体类别的重要程度,可以为每个类别选择出适合自身的特征权重.然后,将加权特征嵌入到支持向量机算法中用于自动图像分类,在Corel图像数据集上的实验结果表明,基于特征加权的自动图像分类算法可以有效地提高图像分类的准确性.     

基于改进VGG网络的弱监督细粒度阿尔兹海默症分类方法

针对阿尔兹海默症(AD)患者和正常(NC)人之间核磁共振成像(MRI)图像差别小、分类难度大的问题,提出了基于改进VGG网络的弱监督细粒度AD分类方法.该方法以弱监督数据增强网络(WSDAN)为基本模型,主要由弱监督注意力学习模块、数据增强模块及双线性注意力池化模块等构成.首先,通过弱监督力注意学习模块生成特征图和注意...     

改进Xception模型的乳腺钼靶图像识别研究

乳腺X线摄影技术是早期发现乳腺癌的主要方法,但其结果很大程度上受放射科医师临床诊断经验的限制;基于卷积神经网络对乳腺钼靶图像自动分类的研究可以为放射科医师临床诊断提供意见,然而乳腺癌肿块边缘模糊且良恶性肿块特征差异较小,分类任务面临重重挑战;为了提高乳腺钼靶图像分类的准确率,提出一种基于Xception模型的改进优化算法,改进模型中的残差连接模块,并嵌入Squeeze-and-excitation（SE）注意力机制对模型进行优化;采用优化后的Xception模型并结合迁移学习算法进行乳腺钼靶图像特征提取,并优化全连接层网络进行图像分类,使用公开的乳腺癌图像数据库CBIS-DDSM进行实验,将乳腺钼靶图像自动分为良性和恶性;实验结果表明该方法可以有效提高模型的分类效果,准确率和AUC分别达到了97.46%和99.12%。     

CNN和Transformer在细粒度图像识别中的应用综述

细粒度图像识别旨在从类别图像中辨别子类别。由于图像间只有细微差异,这使得识别任务具有挑战性。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的方法定位局部和表示特征的能力越来越强,其中以卷积神经网络（CNN）和Transformer为基础的各类算法大大提高了细粒度图像识别精度,细粒度图像领域得到了显著发展。为了整理两类方法在细粒度图像识别领域的发展历程,对该领域近年来只运用类别标签的方法进行了综述。介绍了细粒度图像识别的概念,详细阐述了主流细粒度图像数据集;介绍了基于CNN和Transformer的细粒度图像识别方法及其性能;最后,总结了细粒度图像识别未来的研究方向。     

基于改进动态ReLU和注意力机制模型的中药材粉末显微图像识别研究

中药材粉末显微特征图像数据量少、样本类别分布不均衡、类间差异小,传统的图像识别方法分类效果不佳.针对以上问题提出一种基于动态ReLU和注意力机制模型的深度卷积神经网络改进方法.首先,采用对小样本数据分类效果明显的Xception作为基础网络;其次,将网络中的静态ReLU激活函数替换为改进的动态ReLU函数,让每个样本具有自己独特的ReLU参数;最后,在网络中嵌入改进的SE模块,使网络能够更好地自动学习到每个特征通道的重要程度.以上方法可以使网络更加注重于图像中的细节信息,能很好地解决样本类别分布不均衡、类间差异小的问题.实验结果表明,对56种中药材粉末导管图像进行分类识别,其准确率提升了约1.5％,达到93.8％,证明了所提研究方法相比于其他图像分类方法具有一定的优越性.     

多尺度特征融合网络的视网膜OCT图像分类

目前基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法存在网络特征提取能力低、小目标病变分类困难等问题。为此本文提出了一种双分支多尺度特征融合网络,通过加入门控注意力机制,利用深层特征作为选通信号传递给浅层特征,在消除冗余特征的同时,获得更细尺度的抽象信息。同时加入空洞空间金字塔模块,实现在不降低特征图分辨率的同时增大感受野,按不同比例有效捕获全局上下文信息,提高了小目标病变分类精度。实验结果表明,本文提出的方法在视网膜OCT图像分类任务中取得了较好效果,分类准确率达97.9%。     

基于Xception改进的卷积神经网络服装分类算法

针对服装图像分类模型的参数量过大, 时间复杂度过高和服装分类准确度不高等问题. 提出了一种利用网络剪枝方法和网络稀疏约束, 减少卷积神经网络Xception中从卷积层到全连接层的冗余参数, 增加网络的稀疏性和随机性, 减轻过拟合现象, 在保证不影响精度的前提下尽可能降低模型的时间复杂度和计算复杂度. 此外在卷积层引入了注意力机制SE-Net模块, 提升了服装图像分类的准确率. 在DeepFashion数据集上的实验结果表明, 使用网络剪枝方法缩减的网络模型在空间复杂度上和时间复杂度上均有所降低, 服装图像分类准确率和运行效率与VGG-16, ResNet-50和Xception模型相比均有所提升, 使得模型对设备的要求更低, 深度卷积神经网络在移动端、嵌入式设备中使用成为可能, 在实际服装领域的电商平台的应用中有比较高的使用价值.     

基于AT-PGGAN的增强数据车辆型号精细识别

目的 车型识别在智能交通、智慧安防、自动驾驶等领域具有十分重要的应用前景。而车型识别中，带标签车型数据的数量是影响车型识别的重要因素。本文以"增强数据"为核心，结合PGGAN（progressive growing of GANs）和Attention机制，提出一种基于对抗网络生成数据再分类的网络模型AT-PGGAN（attention-progressive growing of GANs），采用模型生成带标签车型图像的数量，从而提高车型识别准确率。方法 该模型由生成网络和分类网络组成，利用生成网络对训练数据进行增强扩充，利用注意力机制和标签重嵌入方法对生成网络进行优化使其生成图像细节更加完善，提出标签重标定的方法重新确定生成图像的标签数据，并对生成图像进行相应的筛选。使用扩充的图像加上原有数据集的图像作为输入训练分类网络。结果 本文模型能够很好地扩充已有的车辆图像，在公开数据集StanfordCars上，其识别准确率相比未使用AT-PGGAN模型进行数据扩充的分类网络均有1%以上的提升，在CompCars上与其他网络进行对比，本文方法在同等条件下最高准确率达到96.6%，高于对比方法。实验结果表明该方法能有效提高车辆精细识别的准确率。结论 将生成对抗网络用于对数据的扩充增强，生成图像能够很好地模拟原图像数据，对原图像数据具有正则的作用，图像数据可以使图像的细粒度识别准确率获得一定的提升，具有较大的应用前景。     

聚焦—识别网络架构的细粒度图像分类

目的 细粒度图像分类是指对一个大类别进行更细致的子类划分,如区分鸟的种类、车的品牌款式、狗的品种等。针对细粒度图像分类中的无关信息太多和背景干扰问题,本文利用深度卷积网络构建了细粒度图像聚焦—识别的联合学习框架,通过去除背景、突出待识别目标、自动定位有区分度的区域,从而提高细粒度图像分类识别率。方法 首先基于Yolov2（youonly look once v2）的网络快速检测出目标物体,消除背景干扰和无关信息对分类结果的影响,实现聚焦判别性区域,之后将检测到的物体（即Yolov2的输出）输入双线性卷积神经网络进行训练和分类。此网络框架可以实现端到端的训练,且只依赖于类别标注信息,而无需借助其他的人工标注信息。结果 在细粒度图像库CUB-200-2011、Cars196和Aircrafts100上进行实验验证,本文模型的分类精度分别达到84.5%、92%和88.4%,与同类型分类算法得到的最高分类精度相比,准确度分别提升了0.4%、0.7%和3.9%,比使用两个相同D（dence）-Net网络的方法分别高出0.5%、1.4%和4.5%。结论 使用聚焦—识别深度学习框架提取有区分度的区域对细粒度图像分类有积极作用,能够滤除大部分对细粒度图像分类没有贡献的区域,使得网络能够学习到更多有利于细粒度图像分类的特征,从而降低背景干扰对分类结果的影响,提高模型的识别率。     

基于多尺度特征融合CNN模型的车辆精细型号识别

车辆精细型号是车辆识别的主要线索之一,也是智能交通系统的重要组成部分。针对车辆精细型号种类繁多、车辆所处环境复杂多变等因素,提出一种基于多尺度特征融合的车辆精细型号识别方法。该方法基于传统的卷积神经网络,通过提取并融合来自网络底层和高层的车辆特征,完成对车辆精细型号的识别。与其他基于卷积神经网络的车辆精细型号识别方法相比,该方法在提高分类准确率的同时还大幅度降低了整体网络的参数规模。实验结果表明,在公开数据集CompCars的监控场景下其识别精度达到了98.43%,且模型参数大小仅为3.93 MB,平均每张图片只需0.83 ms的分类时间。     

基于深度模型迁移的细粒度图像分类方法

针对细粒度图像分类方法中存在模型复杂度较高、难以利用较深模型等问题,提出深度模型迁移（DMT）分类方法。首先,在粗粒度图像数据集上进行深度模型预训练;然后,使用细粒度图像数据集对预训练模型logits层进行不确切监督学习,使其特征分布向新数据集特征分布方向迁移;最后,将迁移模型导出,在对应的测试集上进行测试。实验结果表明,在STANFORD DOGS、CUB-200-2011、OXFORD FLOWER-102细粒度图像数据集上,DMT分类方法的分类准确率分别达到72.23%、73.33%和96.27%,验证了深度模型迁移方法在细粒度图像分类领域的有效性。