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讨论纹理分析在图像分类中的重要性及其在深度学习中使用纹理分析

2022-10-26 16:57:26 2504 编码器计算机视觉滤波器

0 1、如何在深度学习结构中使用纹理特征　　如果图像数据集具有丰富的基于纹理的特征，如果将额外的纹理特征提取技术作为端到端体系结构的一部分，则深度学习技术会更有效。　　预训练模型的问题是，由于模型的复杂性，最后一层捕获图像的复杂特征。这些特征提供了关于物体形状的信息，但不适合基于图像中的重复模式来识别纹理细节。为了以一种优雅的方式解决这个问题，研究人员提出了将纹理提取技术与CNN结合起来的概念。这样纹理就能被更准确地捕捉和分类。　　在基于纹理的分类任务重，纹理分析对于深度学习的重要性　　由于纹理基于局部模式，而传统的深度学习方法强调复杂的特征，对纹理分类没有帮助，因此，传统的CNN架构不能很好地执行基于纹理特征的分类任务。为了让深度学习在基于纹理的数据上更好地工作，需要有一种方法，可以从图像中提取纹理特定的特征，并将其传递给全连接层，同时保留全局特征。这样的架构设置将使全连接的层具有信息纹理特征，并有助于更有效地估计类边界。原作者：Trapti Kalra 2 如何在深度学习结构中使用纹理特征.pdf 784.63 KB , 下载次数: 0
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