卷积神经网络图像分类
解决的问题 该论文探讨了前人提出的卷积神经网络CNN和超像素方法相结合进行区域级图像分类的优缺点。指出该方法与按像素分类相比，基于区域的算法可以探索像素之间的空间关系，从而可以减少某些像素级别的分类错误。但是，该方法没有考虑超像素区域之间的空间约束，这可能会限制这些算法的性能。因此该论文提出 ...
原文：基于神经网络的图像分类
算法描述： 神经网络图像分类算法首先通过PCA技术提取样本图像特征码与待分类图像特征码，然后将特征码送入神经网络进行训练，让神经网络学习每个类别图像的特征最后将未知类别图像送入神经网络，自动识别它的类型。步骤如下： 基于PCA技术提取每个样本的图像特征码。 根据样本特征码生成输入项，根据样本所属类别生成对应的输出项。 将输入与输出项送入非线性网络神经训练。 基于PCA技术生成待分类图像的特征码。 ...
2020-03-20 16:49 0 1792 推荐指数：
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