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基于复杂网络描述的图像深度卷积分类方法
洪睿, 康晓东, 郭军, 李博, 王亚鸽, 张秀芳
计算机应用
2018, 38 (12):
3399-3402.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051041
为了在不增加较多计算量的前提下，提高卷积网络模型用于图像分类的正确率，提出了一种基于复杂网络模型描述的图像深度卷积分类方法。首先，对图像进行复杂网络描述，得到不同阈值下的复杂网络模型度矩阵；然后，在图像度矩阵描述的基础上，通过深度卷积网络得到特征向量；最后，根据得到的特征向量进行
K近邻（
KNN）分类。在ILSVRC2014数据库上进行了验证实验，实验结果表明，所提出的模型具有较高的正确率和较少的迭代次数。
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