一种多任务的卷积神经网络目标分类算法

摘要：

提出一种基于细粒度图像和多属性融合的多任务卷积神经网络(MTCNN).该网络主要包含几个关键环节,首先在网络中增加标签输入层,复制并分离输入的多个标签,通过全连接层与多个任务相匹配,增加与标签数量相应的Softmax损失函数,来对多个任务进行反向传播;然后,使用显著性检测与角点检测相结合的方法,提取出原始图像中的细粒度图像用于MTCNN的数据输入,使神经网络提取到的目标特征具有独特性和区分性;最后,使用非线性激活函数PReLu,进一步提高网络的分类精度.通过在Car Dataset中进行多任务并行训练,测试精度较传统单个任务的分类精度提升10％,实验结果表明,MTCNN有较高的泛化能力,对于图像分类的精度有明显的提升.

关键词：机器视觉、多任务卷积神经网络、深度学习、细粒度图像

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;中国博士后科学基金面上项目;青年骨干教师项目;河南省博士后基金;河南省教育厅科学技术研究重点项目

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：215-222