基于卷积神经网络的商品图像精细分类

摘要：

针对某一类别商品图像的精细分类,研究并实现了深度学习中的卷积神经网络方法.所设计的卷积神经网络由2个卷积层、2个亚采样层及1个完全连接层组成,特征平面的神经元只对其感受野的重叠区域做出反应,由反向传播算法调整网络参数最终完成学习任务.通过鞋类图像的精细分类实验表明,该方法平均分类正确率可达91.5％.

关键词：卷积神经网络、商品图像、精细分类、亚采样层

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目L2014174

在线出版日期：2015-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：91-96