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發(fā)視頻端到端深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別商家招牌
2021-03-12 |
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資料介紹
為解決采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)商家招牌進(jìn)行分類(lèi)時(shí)存在特征判別性較差的問(wèn)題，通過(guò)在注意力機(jī)制中引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提岀一種端到端的深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。使用卷積注意力模塊分別學(xué)習(xí)通道注意力與空間注意力信息以增強(qiáng)特征的判別性，利用余弦間隔損失函數(shù)増強(qiáng)所提取特征的泛化能力，且可在特征空間中減小類(lèi)內(nèi)方差與增大類(lèi)間間隔。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于傳統(tǒng)交叉損失函數(shù)方法相比，該方法通過(guò)將注意力機(jī)制模塊與余弦間隔損失函數(shù)相結(jié)合，使得準(zhǔn)確率與F1值分別提高2.2和2.0個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到99.3%和98.6%。
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