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            基于CNN層內結構優化的圖像分類

            黃穎聰  孟凡陽  
            【摘要】:卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)是一種常用的圖像特征提取方法,它以更為緊湊的表示將圖像轉換為特征空間,其更具鑒別性和魯棒性的特征表述能力為圖像分類識別提供了一種新穎而有前景的解決方案。然而,現有的CNN層內骨干網絡缺乏對于每個分組通道內部的信息的融合,不能充分挖掘各分組通道內部特征的聯系。提出新的層內優化網絡Skip2Net,在Res2Net的基礎上引入了一個跳躍連接,有效地聚合了通道內的高級語義特征和低級空間細節,實現了特征重用。

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