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基于卷积神经网络模型的分层特征提取
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摘要
针对传统人工特征无法捕捉图像目标语义信息的缺点,本文提出一种基于卷积神经网络模型VGG-Net的分层特征提取方法,对模型的高低卷积层分别进行特征提取和深入的分析。实验结果表明低层特征图分辨率高包含更多细节信息,高层特征图分辨率低能提取更多语义信息。因此可根据不同任务选择不同层特征以获得最佳的目标特征表达。
作者
周丽娜
机构地区
山东科技大学电子通信与物理学院
出处
《科技风》
2018年第5期61-61,共1页
关键词
特征提取
卷积神经网络
VGG-Net模型
分层特征
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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