【摘 要】
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随着智能时代的到来,深度学习技术在多学科领域取得了出色的成果。深度卷积神经网络解决图像分类任务时依赖于大量高质量标注数据,而自然条件下的环境因素以及图像采集、标注过程中的人为因素都会对模型性能产生不利影响,特别是训练数据集中的类间不平衡和难易样本不平衡问题会使得包含大量神经元的网络倾向于学习一个简单的映射,从而降低线上推断时的准确性。因此本文主要针对深度学习中样本不平衡导致的分类准确率、召回率低的
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随着智能时代的到来,深度学习技术在多学科领域取得了出色的成果。深度卷积神经网络解决图像分类任务时依赖于大量高质量标注数据,而自然条件下的环境因素以及图像采集、标注过程中的人为因素都会对模型性能产生不利影响,特别是训练数据集中的类间不平衡和难易样本不平衡问题会使得包含大量神经元的网络倾向于学习一个简单的映射,从而降低线上推断时的准确性。因此本文主要针对深度学习中样本不平衡导致的分类准确率、召回率低的问题,提出了融合注意力机制的卷积网络结构、基于困难样本挖掘的双分支网络模型以及基于少数类样本生成策略的生成对抗网络,最终达到了提高图像分类准确率的目的。本文具体工作如下:(1)针对受复杂背景和图像间局部区别等因素影响的困难样本分类问题,提出了融合图像空间域和通道域注意力的卷积网络结构。首先在图像通道域上利用非对称池化和1×1卷积组合特征从而增加注意力信息的细节;其次在空间域上利用可学习的软注意力和自注意力激活卷积特征图。该方法不但使模型可以有重点地关注部分特征,而且能捕获像素之间的长距离依赖,从而有效解决了困难样本分类问题。(2)针对样本类间不平衡和难易样本不平衡问题,提出了一种基于在线困难样本挖掘的双分支网络模型。首先由基分类网络计算训练样本的损失,其次由孤立森林算法对样本进行划分并相应地转发到随机深度子网络或归一化等级重加权子网络完成训练。该模型仅用交叉熵损失就可以完成对样本的分类训练和结果集成,并在综合采用有效样本重加权损失后可以有效解决难易分样本及样本类间不平衡问题。(3)针对部分数据集中存在的样本类间极度不平衡问题,基于生成少数类样本的策略提出了一种加入次梯度惩罚项、松弛项的生成对抗网络模型以及一种合成少数类算法。同时通过在生成器网络中引入层归一化策略提高了生成样本的多样性和图像质量。最后通过实验证明了将改进模型生成的样本和原始训练样本混合之后再训练,可以缓解类间不平衡的情况从而提高分类正确率。
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