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融合纹理增强层的轻量级智能骨骼图像分类器
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作者 郭子昇 王吉芳 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2022年第1期90-95,共6页
针对骨骼图像特征提取存在的问题,基于MobileNetV3 large网络设计了一种融合纹理增强层的轻量级骨骼图像分类器。首先对骨骼图像进行旋转不变纹理增强处理,然后采用MobileNetV3 large网络构建分类器并对其进行训练,最后通过可视化标量... 针对骨骼图像特征提取存在的问题,基于MobileNetV3 large网络设计了一种融合纹理增强层的轻量级骨骼图像分类器。首先对骨骼图像进行旋转不变纹理增强处理,然后采用MobileNetV3 large网络构建分类器并对其进行训练,最后通过可视化标量对训练参数寻优。该分类器能够适应不同尺寸的骨骼图像,并对其纹理特征进行针对性训练,具有较强的鲁棒性,有效增强了梯度传播,达到分类智能化。实验表明,分类器在MURA数据集骨骼分类中的平均准确率达96.9%。 展开更多
关键词 骨分类 旋转不变纹理增强 MobileNet 深度学习
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