【摘要】：圖像分類(lèi)是指通過(guò)圖像的特征區(qū)分不同圖像類(lèi)別的方法,傳統(tǒng)的圖像分類(lèi)方法通過(guò)特征描述符加分類(lèi)器的方法來(lái)實(shí)現(xiàn),隨著人工智能以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類(lèi)中應(yīng)用的越來(lái)越多,且表現(xiàn)出很好的分類(lèi)性能。在圖像分類(lèi)任務(wù)中通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型和增強(qiáng)數(shù)據(jù)集可以有效地提升圖像分類(lèi)的準(zhǔn)確率。目前大部分模型的優(yōu)化僅針對(duì)特定的數(shù)據(jù)集,將已經(jīng)構(gòu)造好的模型應(yīng)用于增量式的數(shù)據(jù)集時(shí)通常需要進(jìn)行模型改造。雖然目前有大量的公開(kāi)數(shù)據(jù)集可用于圖像分類(lèi),但是針對(duì)性的數(shù)據(jù)集卻是非常有限,目前被公開(kāi)的可用于菜肴分類(lèi)的數(shù)據(jù)集,針對(duì)中式菜肴食材的數(shù)據(jù)集非常稀缺。本文針對(duì)以上問(wèn)題構(gòu)造了一個(gè)包含有369個(gè)類(lèi)別的食材圖像數(shù)據(jù)集,并針對(duì)性的提出了一種多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并做了相應(yīng)的分析。具體研究?jī)?nèi)容包括以下幾點(diǎn):首先,本文構(gòu)造了一個(gè)大規(guī)模的中國(guó)菜肴食材數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集共包括369個(gè)食材類(lèi)別。數(shù)據(jù)集的構(gòu)造過(guò)程中主要應(yīng)用了網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù),具體構(gòu)造流程為通過(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)以及統(tǒng)計(jì)技術(shù)確定待構(gòu)造數(shù)據(jù)集中食材種類(lèi)名單。根據(jù)確定的名單采用三級(jí)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)進(jìn)行圖片的獲取,并通過(guò)半自動(dòng)化的處理方式對(duì)圖片進(jìn)行篩選,最終構(gòu)造一個(gè)包含369個(gè)類(lèi)別的大規(guī)模食材數(shù)據(jù)集。其次,本文提出了一種多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在構(gòu)造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的最開(kāi)始采用了空間變換層,使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有顯式的圖片處理模塊,可保證在模型進(jìn)行學(xué)習(xí)的過(guò)程中的圖片數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)不變性。最后,本文設(shè)計(jì)多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)用于驗(yàn)證本文構(gòu)造多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像分類(lèi)任務(wù)中的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文構(gòu)造的模型在本文構(gòu)造的中式菜肴食材圖像數(shù)據(jù)集上有很好的效果。在與當(dāng)前主流的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)本文構(gòu)造的食材數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)對(duì)比時(shí),本文構(gòu)造的模型也取得了較好的效果。
【學(xué)位授予單位】：武漢輕工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP18;TS972.111
【圖文】：

食材數(shù)據(jù)集構(gòu)造流程圖

圖 2.4 豆果美食菜肴食材清單圖圖 2.5 美食天下菜肴食材清單圖css 選擇器或是 xpathclass="s></d> 2.1 所示：（由于清單過(guò)長(zhǎng)，在此僅顯

美食天下菜肴食材清單圖

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