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卷積自編碼器圖像特征學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2022-01-24 11:57
  在計(jì)算機(jī)視覺研究中,如何得到表示性強(qiáng)的抽象圖像特征,是用計(jì)算機(jī)幫助人類理解圖像語義信息的關(guān)鍵。傳統(tǒng)圖像特征提取依賴于人類對(duì)圖像的理解手動(dòng)提取特征,局限性較大。近年來,使用以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度特征學(xué)習(xí)方法而自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征,已經(jīng)漸漸成為主流研究方向,然而訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往需要大量的有類標(biāo)數(shù)據(jù),獲得這些有類標(biāo)數(shù)據(jù)往往有著非常昂貴的成本,因此如何在半監(jiān)督或弱監(jiān)督條件下利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)成為亟待解決的問題。本文對(duì)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的去噪自編碼器網(wǎng)絡(luò)展開研究,探求其在弱監(jiān)督和自監(jiān)督條件下的特征學(xué)習(xí)效果,給出在硬件資源不足時(shí)的解決方案,并描述其在顯微圖像識(shí)別問題上的應(yīng)用。論文的主要工作包括:首先,針對(duì)圖像有類標(biāo)數(shù)據(jù)較少的問題,提出了一種可以利用無類標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。該方法利用帶對(duì)稱跨層連接的卷積自編碼器,通過“編碼器-解碼器”的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)圖像特征,加入對(duì)稱跨層連接向后傳遞圖像細(xì)節(jié),以保證網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)底層圖像任務(wù)的時(shí)候能夠?qū)W習(xí)到足夠抽象的特征表示。其次,針對(duì)深層卷積自編碼器的效率問題,提出了一種輔助訓(xùn)練方法,可以利用深層自編碼器網(wǎng)絡(luò)和深層圖像分類網(wǎng)絡(luò),輔助訓(xùn)練淺層自編碼... 

【文章來源】:南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:73 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

卷積自編碼器圖像特征學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用


圖1.2:最早Lecun等人提出用于解決手寫字體分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??

數(shù)據(jù)集,準(zhǔn)確率


第:章某f對(duì)稱跨足迮接個(gè)卷枳丨'丨編碼器的n監(jiān)愾特征學(xué)習(xí)??表?2.2:?CIFAR-10?和?CIFAR-100?分類準(zhǔn)確率(%)?????CIFAR-10?CIFAR-100??ELU?[57]?93.45?75.72??ResNet?164?[8]?93.39?74.84??ResNot?V2?1001?[36]?95.08?77.29??Wid('?RosXot?[9]?96.11?81.15??隨機(jī)初始化?93.95?74.11??尤跨W連接預(yù)訓(xùn)練?92.07?70.21??木//法預(yù)訓(xùn)練?95.15?75.41??方法相近的準(zhǔn)確率。注意到雖然本方法的準(zhǔn)確率在某些情況下略低以Wick??ResNot丨9丨為代農(nóng)的//法,丨II.考慮到木//法所使川的分類M絡(luò)只處15?W個(gè)卷松??w絡(luò),而R(、sN(、t為代及的力-法則達(dá)到了兒i-uw令:超過i()()()y,丨人?1此作:今G??的研究中,將本方法的對(duì)稱跨層連接思路和R^Net極深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練思路結(jié)合釘??潛力達(dá)到更高的準(zhǔn)確率。??圖2.3:?CIFAR-10數(shù)據(jù)集h預(yù)訓(xùn)練恢復(fù)效來??如2,3.3丨+/中所講,在這種實(shí)驗(yàn)條件F,沒冇額外的無類數(shù)椐輔助訓(xùn)練,??w此lh監(jiān)柯M訓(xùn)練"J■以被石?作?種初始化方法。此時(shí)除了敁終準(zhǔn)確率之外,網(wǎng)??I!)??

效果圖,解碼器,效果,方法


第:獲坫r?qū)ΨQ跨層迕接全卷積q編碼器的n監(jiān)督特征學(xué)習(xí)??IIB1I1??iH-iHgyVMHlL^r?■??畫4_|??閣2.G:?PASCAL?VOC?2()07數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練恢U效汜??割網(wǎng)絡(luò)的對(duì)應(yīng)部分。在驗(yàn)證集il的平均IU值如圖2.7所示-??從圖中可以看到,將分剌網(wǎng)絡(luò)的解碼器部分也采用本方法進(jìn)行初始化能夠??進(jìn)-步提高最終分割效果。山」1丨前人多站T編碼器-解碼器N絡(luò)結(jié)構(gòu)的圖像語??義分割//法邰采川監(jiān)fuw川練初始化編丨mu「丄12卜似對(duì)解w器卻彳丨:ri:儀使川??隨機(jī)數(shù)初始化。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果說叨,這類方法可以在使川監(jiān)愾預(yù)訓(xùn)練初始化編碼??22??


本文編號(hào):3606530

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