基于卷积神经网络的多尺度注意力图像分类模型

陈琳琳; 朱惠娟; 朱俊; 王晓瞳

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基于卷积神经网络的多尺度注意力图像分类模型

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为解决传统的图像分类方法精度低的问题,该文提出了一种基于卷积神经网络的图像分类网络模型。首先,提出了一种基于注意力机制的特征注意力模块(FAM),提取不同权重的图像特征。然后,提出了基于FAM的多尺度注意力卷积神经网络(MSACNN),通过3个FAM块提取不同尺度下的精确的图像特征进行分类。将MSACNN与3种典型的卷积神经网络LeNet-5、AlexNet以及残差网络(ResNet)在MNIST数据集上进行了对比,结果表明,MSACNN的分类精度和稳定性效果最好。

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来源
《南京理工大学学报：自然科学版》 |2020年第6期|669-675|共7页
作者
陈琳琳; 朱惠娟; 朱俊; 王晓瞳;
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作者单位

南京理工大学紫金学院计算机学院;

江苏南京210023;

南京理工大学计算机科学与工程学院;

江苏南京210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
卷积神经网络; 多尺度; 注意力; 图像; 分类; 残差网络;

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