结合深度学习和支持向量机的海马子区图像分割

目的 由于海马子区体积很小且结构复杂,传统的分割方法无法达到理想的分割效果,为此提出一种基于卷积神经网络和支持向量机的海马子区分割方法。方法 该方法构建一种新模型,将卷积神经网络和支持向量机结合起来,使用支持向量机分类器替换卷积神经网络的输出层,通过训练深层网络自动提取图像块特征,利用所提取的图像特征训练支持向量机实现图像的像素级分类。结果 实验选取美国旧金山CIND中心的32位实验者的脑部磁共振图像（MRI）进行海马子区分割测试,在定性和定量方面分别对比了本文方法与支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和基于稀疏表示与字典学习方法的分割结果。所提方法对海马子区CA1、CA2、DG、CA3、Head、Tail、SUB、ERC和PHG的分割准确率分别为0.969、0.733、0.967、0.837、0.981、0.920、0.972、0.968和0.976。本文方法优于现有的基于稀疏表示与字典学习、支持向量机和卷积神经网络的方法,各海马子区分割准确率均有较大提升,对较大子区如Head,准确率较现有最优方法提升10.2%,对较小子区如CA2、CA3,准确率分别有36.2%和52.7%的大幅提升。结论 本文方法有效提升了海马子区的分割准确率,可用于大脑核磁共振图像中海马及其子区的准确分割,为诸多神经退行性疾病的临床诊断与治疗提供依据。     

结合全卷积神经网络的室内场景分割

目的 视觉假体通过向盲人体内植入电极刺激视神经产生光幻视,盲人所能感受到的物体只是大体轮廓,对物体识别率低,针对视觉假体中室内应用场景的特点,提出一种快速卷积神经网络图像分割方法对室内场景图像进行分割,通过图像分割技术把物品大致的位置和轮廓显示出来,辅助盲人识别。方法 构建了用于室内场景图像分割的FFCN（fast fully convolutional networks）网络,通过层间融合的方法,避免连续卷积对图像特征信息的损失。为了验证网络的有效性,创建了室内环境中的基本生活物品数据集（以下简称XAUT数据集）,在原图上通过灰度标记每个物品的类别,然后附加一张颜色表把灰度图映射成伪彩色图作为语义标签。采用XAUT数据集在Caffe（convolutional architecture for fast feature embedding）框架下对FFCN网络进行训练,得到适应于盲人视觉假体的室内场景分割模型。同时,为了对比模型的有效性,对传统的多尺度融合方法FCN-8s、FCN-16s、FCN-32s等进行结构微调,并采用该数据集进行训练得到适用于室内场景分割的相应算法模型。结果 各类网络的像素识别精度都达到了85%以上,均交并比（MIU）均达到60%以上,其中FCN-8s at-once网络的均交并比最高,达到70.4%,但其分割速度仅为FFCN的1/5。在其他各类指标相差不大的前提下,FFCN快速分割卷积神经网络上平均分割速度达到40帧/s。结论 本文提出的FFCN卷积神经网络可以有效利用多层卷积提取图像信息,避免亮度、颜色、纹理等底层信息的影响,通过尺度融合技术可以很好地避免图像特征信息在网络卷积和池化中的损失,相比于其他FCN网络具有更快的速度,有利于提高图像预处理的实时性。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

边缘增强深层网络的图像超分辨率重建

目的 针对基于学习的图像超分辨率重建算法中存在边缘信息丢失、易产生视觉伪影等问题,提出一种基于边缘增强的深层网络模型用于图像的超分辨率重建。方法 本文算法首先利用预处理网络提取输入低分辨率图像的低级特征,然后将其分别输入到两路网络,其中一路网络通过卷积层级联的卷积网络得到高级特征,另一路网络通过卷积网络和与卷积网络成镜像结构的反卷积网络的级联实现图像边缘的重建。最后,利用支路连接将两路网络的结果进行融合,并将其结果通过一个卷积层从而得到最终重建的具有边缘增强效果的高分辨率图像。结果 以峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）作为评价指标来评价算法性能,在Set5、Set14和B100等常用测试集上放大3倍情况下进行实验,并且PSNR/SSIM指标分别取得了33.24 dB/0.9156、30.60 dB/0.852 1和28.45 dB/0.787 3的结果,相比其他方法有很大提升。结论 定量与定性的实验结果表明,基于边缘增强的深层网络的图像超分辨重建算法所重建的高分辨率图像不仅在重建图像边缘信息方面有较好的改善,同时也在客观评价和主观视觉上都有很大提高。     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

基于中间层监督卷积神经网络的图像超分辨率重建

目的 基于学习的图像超分辨率重建方法已成为近年来图像超分辨率重建研究的热点。针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建（SRCNN）方法网络层少、感受野小、泛化能力差等缺陷,提出了基于中间层监督卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,以进一步提高图像重建的质量。方法 设计了具有中间层监督的卷积神经网络结构,该网络共有16层卷积层,其中第7层为中间监督层;定义了监督层误差函数和重建误差函数,用于改善深层卷积神经网络梯度消失现象。训练网络时包括图像预处理、特征提取和图像重建3个步骤,采用不同尺度因子（2、3、4）模糊的低分辨率图像交叉训练网络,以适应对不同模糊程度的图像重建;使用卷积操作提取图像特征时将参数pad设置为1,提高了对图像和特征图的边缘信息利用;利用残差学习完成高分辨率图像重建。结果 在Set5和Set14数据集上进行了实验,并和双三次插值、A+、SelfEx和SRCNN等方法的结果进行比较。在主观视觉评价方面,本文方法重建图像的清晰度和边缘锐度更好。客观评价方面,本文方法的峰值信噪比（PSNR）平均分别提高了2.26 dB、0.28 dB、0.28 dB和0.15 dB,使用训练好的网络模型重建图像耗用的时间不及SRCNN方法的一半。结论 实验结果表明,本文方法获得了更好的主观视觉评价和客观量化评价,提升了图像超分辨率重建质量,泛化能力好,而且图像重建过程耗时更短,可用于自然场景图像的超分辨率重建。     

引入注意力机制和多视角融合的脑肿瘤MR图像U-Net分割模型

目的 脑肿瘤核磁共振（magnetic resonance,MR）图像分割对评估病情和治疗患者具有重要意义。虽然深度卷积网络在医学图像分割中取得了良好表现,但由于脑胶质瘤的恶性程度与外观表现有巨大差异,脑肿瘤MR图像分割仍是一项巨大挑战。图像语义分割的精度取决于图像特征的提取和处理效果。传统的U-Net网络以一种低效的拼接方式集成高层次特征和低层次特征,从而导致图像有效信息丢失,此外还存在未能充分利用上下文信息和空间信息的问题。对此,本文提出一种基于注意力机制和多视角融合U-Net算法,实现脑肿瘤MR图像的分割。方法 在U-Net的解码和编码模块之间用多尺度特征融合模块代替传统的卷积层,进行多尺度特征映射的提取与融合;在解码模块的级联结构中添加注意力机制,增加有效信息的权重,避免信息冗余;通过融合多个视角训练的模型引入3维图像的空间信息。结果 提出的模型在BraTS18（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2018）提供的脑肿瘤MR图像数据集上进行验证,在肿瘤整体区域、肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的Dice score分别为0.907、0.838和0.819,与其他方法进行对比,较次优方法分别提升了0.9%、1.3%和0.6%。结论 本文方法改进了传统U-Net网络提取和利用图像语义特征不足的问题,并引入了3维MR图像的空间信息,使得肿瘤分割结果更加准确,具有良好的研究和应用价值。     

注意力机制下密集空洞卷积的肺部图像分割

目的 卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）在计算机辅助诊断（computer-aided diagnosis,CAD）肺部疾病方面具有广泛的应用,其主要工作在于肺部实质的分割、肺结节检测以及病变分析,而肺实质的精确分割是肺结节检出和肺部疾病诊断的关键。因此,为了更好地适应计算机辅助诊断系统要求,提出一种融合注意力机制和密集空洞卷积的具有编码—解码模式的卷积神经网络,进行肺部分割。方法 将注意力机制引入网络的解码部分,通过增大关键信息权重以突出目标区域抑制背景像素干扰。为了获取更广更深的语义信息,将密集空洞卷积模块部署在网络中间,该模块集合了Inception、残差结构以及多尺度空洞卷积的优点,在不引起梯度爆炸和梯度消失的情况下,获得了更深层次的特征信息。针对分割网络常见的特征丢失等问题,对网络中的上/下采样模块进行改进,利用多个不同尺度的卷积核级联加宽网络,有效避免了特征丢失。结果 在LUNA （lung nodule analysis）数据集上与现有5种主流分割网络进行比较实验和消融实验,结果表明,本文模型得到的预测图更接近于标签图像。Dice相似系数、交并比（intersection over union,IoU）、准确度（accuracy,ACC）以及敏感度（sensitivity,SE）等评价指标均优于对比方法,相比于性能第2的模型,分别提高了0.443%,0.272%,0.512%以及0.374%。结论 本文提出了一种融合注意力机制与密集空洞卷积的肺部分割网络,相对于其他分割网络取得了更好的分割效果。     

含多级通道注意力机制的CGAN遥感图像建筑物分割

目的 遥感图像建筑物分割是图像处理中的一项重要应用,卷积神经网络在遥感图像建筑物分割中展现出优秀性能,但仍存在建筑物漏分、错分,尤其是小建筑物漏分以及建筑物边缘不平滑等问题。针对上述问题,本文提出一种含多级通道注意力机制的条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network,CGAN）模型Ra-CGAN,用于分割遥感图像建筑物。方法 首先构建一个具有多级通道注意力机制的生成模型G,通过融合包含注意力机制的深层语义与浅层细节信息,使网络提取丰富的上下文信息,更好地应对建筑物的尺度变化,改善小建筑物漏分问题。其次,构建一个判别网络D,通过矫正真实标签图与生成模型生成的分割图之间的差异来改善分割结果。最后,通过带有条件约束的G和D之间的对抗训练,学习高阶数据分布特征,使建筑物空间连续性更强,提升分割结果的边界准确性及平滑性。结果 在WHU Building Dataset和Satellite Dataset II数据集上进行实验,并与优秀方法对比。在WHU数据集中,分割性能相对于未加入通道注意力机制和对抗训练的模型明显提高,且在复杂建筑物的空间连续性、小建筑物完整性以及建筑物边缘准确和平滑性上表现更好;相比性能第2的模型,交并比（intersection over union,IOU）值提高了1.1%,F₁-score提高了1.1%。在Satellite数据集中,相比其他模型,准确率更高,尤其是在数据样本不充足的条件下,得益于生成对抗训练,分割效果得到了大幅提升;相比性能第2的模型,IOU值提高了1.7%,F₁-score提高了1.6%。结论 本文提出的含多级通道注意力机制的CGAN遥感图像建筑物分割模型,综合了多级通道注意力机制生成模型与条件生成对抗网络的优点,在不同数据集上均获得了更精确的遥感图像建筑物分割结果。     

前列腺磁共振图像分割的反卷积神经网络方法

目的 前列腺磁共振图像存在组织边界对比度低、有效区域少等问题,手工勾勒组织轮廓边界的传统分割方法无法满足临床实时性要求,针对这些问题提出了一种基于深度反卷积神经网络的前列腺磁共振图像分割算法。方法 基于深度学习理论,将训练图像样本输入设计好的卷积神经网络,提取具有高度区分性的前列腺图像特征,反卷积策略用于拓展特征图尺寸,使网络的输入尺寸与输出预测图大小匹配。网络生成的概率预测图通过训练一个softmax分类器,对预测图像取二值化,获得最终的分割结果。为克服原始图像中有效组织较少的问题,采用dice相似性系数作为卷积网络的损失函数。结果 本文算法以Dice相似性系数和Hausdorff距离作为评价指标,在MICCAI 2012数据集中,Dice相似性系数大于89.75%,Hausdorff距离小于1.3 mm,达到了传统方法的分割精度,并且将处理时间缩短在1 min以内,明显优于其他方法。结论 定量与定性的实验表明,基于反卷积神经网络的前列腺分割方法可以准确地对磁共振图像进行分割,相比于其他分割算法大幅度减小了处理时间,能够很好地适用于临床的前列腺图像分割任务。     

融合上下文和注意力的视盘视杯分割

目的 青光眼会对人的视力造成不可逆的损伤,从眼底图像中精确地分割视盘和视杯是青光眼诊治中的一项重要工作,为有效提升视盘和视杯的分割精度,本文提出了融合上下文和注意力的视盘视杯分割方法（context attention U-Net,CA-Net）。方法 进行极坐标转换,在极坐标系下进行分割可以平衡数据分布。使用修改的预训练ResNet作为特征提取网络,增强特征提取能力。采用上下文聚合模块（context aggregation module,CAM）多层次聚合图像上下文信息,使用注意力指导模块（attention guidance module,AGM）对融合后的特征图进行特征重标定,增强有用特征;使用深度监督思想同时对浅层网络权重进行训练,同时在视杯分割网络中引入了先验知识,约束对视杯的分割。结果 在3个数据集上与其他方法进行对比实验,在Drishti-GS1数据集中,分割视盘的Dice （dice coefficient）和IOU （intersection-over-union）分别为0.981 4和0.963 5,分割视杯的Dice和IOU分别为0.926 6和0.863 3;在RIM-ONE （retinal image database for optic nerve evaluation）-v3数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.976 8和0.954 6,分割视杯的Dice和IOU分别为0.864 2和0.760 9;在Refuge数据集中,分割视盘的Dice和IOU分别为0.975 8和0.952 7,分割视杯的Dice和IOU分别为0.887 1和0.797 2,均优于对比算法。同时,消融实验验证了各模块的有效性,跨数据集实验进一步表明了CA-Net的泛化性,可视化图像也表明CA-Net能够分割出更接近标注的分割结果。结论 在Drishti-GS1、RIM-ONE-v3和Refuge三个数据集的测试结果表明,CA-Net均能取得最优的视盘和视杯分割结果,跨数据集测试结果也更加表明了CA-Net具有良好的泛化性能。     

引入分组注意力的医学图像分割模型

目的 卷积神经网络结合U-Net架构的深度学习方法广泛应用于各种医学图像处理中,取得了良好的效果,特别是在局部特征提取上表现出色,但由于卷积操作本身固有的局部性,导致其在全局信息获取上表现不佳。而基于Transformer的方法具有较好的全局建模能力,但在局部特征提取方面不如卷积神经网络。为充分融合两种方法各自的优点,提出一种基于分组注意力的医学图像分割模型（medical image segmentation module based on group attention,GAU-Net）。方法 利用注意力机制,设计了一个同时集成了Swin Transformer和卷积神经网络的分组注意力模块,并嵌入网络编码器中,使网络能够高效地对图像的全局和局部重要特征进行提取和融合;在注意力计算方式上,通过特征分组的方式,在同一尺度特征内,同时进行不同的注意力计算,进一步提高网络提取语义信息的多样性;将提取的特征通过上采样恢复到原图尺寸,进行像素分类,得到最终的分割结果。结果 在Synapse多器官分割数据集和ACDC （automated cardiac diagnosis challenge）数据集上进行了相关实验验证。在Synapse数据集中,Dice值为82.93%,HD（Hausdorff distance）值为12.32%,相较于排名第2的方法,Dice值提高了0.97%,HD值降低了5.88%;在ACDC数据集中,Dice值为91.34%,相较于排名第2的方法提高了0.48%。结论 本文提出的医学图像分割模型有效地融合了Transformer和卷积神经网络各自的优势,提高了医学图像分割结果的精确度。     

结合分段频域和局部注意力的超声甲状腺分割

目的 超声检查是诊断甲状腺疾病的主要影像学方法之一,但由于超声图像中斑点强度具有随机性、组织器官复杂等问题,导致甲状腺在不同数据源间的形态、大小和纹理差异性较大,容易导致观察者视觉疲劳。针对甲状腺超声成像存在斑点强度随机性以及周边组织复杂性的问题,为了更准确地描述出器官与病理性病变的解剖边界,提出一种基于频域增强和局部注意力机制的甲状腺超声分割网络。方法 针对原始数据采用高低通滤波器获取高低频段的图像信息,整合高频段细节特征与低频段边缘特征,增强图像前背景的对比度,降低图像间的差异性。根据卷积网络中网络深度所提取特征信息量的不同,采用局部注意力机制对高低维特征信息进行自适应激活,增强低维特征的细节信息,弱化对非目标区域的关注,增强高维特征的全局信息,弱化冗余信息对网络的干扰,增强前背景分类以及对非显著性目标检测的能力。采用金字塔级联空洞卷积获取不同感受野的特征信息,解决数据源间图像差异较大的问题。结果 实验结果表明,本文方法在11~16 MHz时采集的16个手绘甲状腺超声公开数据集中,通过10折交叉验证显示准确率为0.989,召回率为0.849,精准率为0.940,Dice系数为0.812,效果优于当前其他医学图像分割网络。通过消融实验,证明本文的几个模块对超声图像分割确实具有一定的提升效果。结论 本文所提分割网络,结合深度学习模型及传统图像处理模型的优点,能较好地处理超声图像随机斑点并且提升非显著性组织分割效果。     

过参数卷积与CBAM融合的胸腔积液肿瘤细胞团块分割网络

目的 胸腔积液肿瘤细胞团块的分割对肺癌的筛查有着积极作用。胸腔积液肿瘤细胞团块显微图像存在细胞聚集、对比度低和边界模糊等问题，现有网络模型进行细胞分割时无法达到较高精度。提出一种基于UNet网络框架，融合过参数卷积与注意力机制的端到端语义分割模型DOCUNet （depthwise over-parameterized CBAM UNet）。方法 将UNet网络中的卷积层替换为过参数卷积层。过参数卷积层结合了深度卷积和传统卷积两种卷积，保证网络深度不变的同时，提高模型对图像特征的提取能力。在网络底端的过渡区域，引入结合了通道注意力与空间注意力机制的注意力模块CBAM （convolutional block attention module），对编码器提取的特征权重进行再分配，增强模型的分割能力。结果 在包含117幅显微图像的胸腔积液肿瘤细胞团块数据集上进行5折交叉实验。平均IoU （intersection over union）、Dice系数、精确率、召回率和豪斯多夫距离分别为0.858 0、0.920 4、0.928 2、0.920 3和18.17。并且与UNet等多种已存在的分割网络模型进行对比，IoU、Dice系数和精确率、召回率相较于UNet提高了2.80%、1.65%、1.47%和1.36%，豪斯多夫距离下降了41.16%。通过消融实验与类激活热力图，证明加入CBAM注意力机制与过参数卷积后能够提高网络分割精度，并能使网络更加专注于细胞的内部特征。结论 本文提出的DOCUNet将过参数卷积和注意力机制与UNet相融合，实现了胸水肿瘤细胞团块的有效分割。经过对比实验证明所提方法提高了细胞分割的精度。     

组卷积轻量级脑肿瘤分割网络

目的 脑肿瘤是一种严重威胁人类健康的疾病。利用计算机辅助诊断进行脑肿瘤分割对于患者的预后和治疗具有重要的临床意义。3D卷积神经网络因具有空间特征提取充分、分割效果好等优点,广泛应用于脑肿瘤分割领域。但由于其存在显存占用量巨大、对硬件资源要求较高等问题,通常需要在网络结构中做出折衷,以牺牲精度或训练速度的方式来适应给定的内存预算。基于以上问题,提出一种轻量级分割算法。方法 使用组卷积来代替常规卷积以显著降低显存占用,并通过多纤单元与通道混合单元增强各组间信息交流。为充分利用多显卡协同计算的优势,使用跨卡同步批量归一化以缓解3D卷积神经网络因批量值过小所导致的训练效果差等问题。最后提出一种加权混合损失函数,提高分割准确性的同时加快模型收敛速度。结果 使用脑肿瘤公开数据集BraTS2018进行测试,本文算法在肿瘤整体区、肿瘤核心区和肿瘤增强区的平均Dice值分别可达90.67%、85.06%和80.41%,参数量和计算量分别为3.2 M和20.51 G,与当前脑肿瘤分割最优算法相比,其精度分别仅相差0.01%、0.96%和1.32%,但在参数量和计算量方面分别降低至对比算法的1/12和1/73。结论 本文算法通过加权混合损失函数来提高稀疏类分类错误对模型的惩罚,有效平衡不同分割难度类别的训练强度,本文算法可在保持较高精度的同时显著降低计算消耗,为临床医师进行脑肿瘤分割提供有力参考。     

基于多级金字塔卷积神经网络(MLPCNN)的快速特征表示方法

近年来,在机器视觉中基于卷积神经网络(CNN)的特征提取方法取得了令人惊叹的成果,主要原因是深度学习在多层和低维的特征表示上有着很大的优势。但是由于在大尺度图像中卷积滤波的过程速度过慢,导致CNN参数调节困难、训练时间过长,针对这一问题,本文基于传统卷积神经网络(TCNN, Traditional convolution neural network)提出一种快速有效的多级金字塔卷积神经网络MLPCNN(Multi-level pyramid CNN)。这一网络使用权值共享的方法将低级的滤波权值共享到高级,保证CNN的训练只在较小尺寸的图像块上进行,加快训练速度。实验表明,在特征维数比较低的情况下,MLPCNN提取到的特征比传统的特征提取方法更加有效,在Caltech101数据库上,MLPCNN识别率达到81.32%,而且训练速度较TCNN网络提高了约2.5倍。