基于边缘的双路卷积神经网络及其可视化

为提高小尺度复杂图像识别准确率,通过对LeNet-5卷积神经网络并入一个新通道,让其处理与边缘有关的信息。结合两种通道产生的不同特征构造分类器,提出一种基于边缘的双路卷积神经网络,对小尺度复杂数据集进行识别。在包含10类产品数据上分类的结果表明,双路卷积神经网络的识别准确率远高于传统网络。最后通过神经网络可视化算法对双路卷积神经网络进行了可视化分析。