检索结果-南通市图书馆

计算机应用 2024年

作者：杨顺边小勇陈希武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学大数据科学与工程研究院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室

目前大多数胶囊网络方法是通过改进迭代路由的方式提高精度，忽略了迭代路由本身复杂的计算量带来的负担，虽然有方法采用无迭代的路由训练胶囊网络，但是精度不佳。针对以上问题，提出了无迭代路由图胶囊网络的场景分类模型。首先，利... 详细信息

目前大多数胶囊网络方法是通过改进迭代路由的方式提高精度，忽略了迭代路由本身复杂的计算量带来的负担，虽然有方法采用无迭代的路由训练胶囊网络，但是精度不佳。针对以上问题，提出了无迭代路由图胶囊网络的场景分类模型。首先，利用简单卷积层提取输入图像的初始特征。接着，提出通道和胶囊间双融合的全局注意力模块，通过依次进行通道和胶囊之间注意力，生成全局权重系数加权高级胶囊特征，使加权后的高级胶囊特征更具判别性，突出重要的胶囊，从而提高分类性能。同时引入能够计算图像间相似性的等变规则化项，建模胶囊网络的显式等变性，潜在提升网络性能。最后，基于边界损失和等变损失的组合损失函数训练整个网络，得到富于判别的分类模型。在多个基准场景数据集上的实验，验证了所提方法的有效性和效率。所提方法在加拿大高级研究所的10类图像数据集(CIFAR-10)上的分类准确率达到90.38%，与动态路由胶囊网络方法相比，提高了15.74个百分点；并且在仿射手写数字数据集(AffMnist)和航空影像数据集(AID)上，分别取得了98.21%和86.96%的平均精度。实验结果表明，所提方法有效提高了场景分类性能。

关键词：遥感场景分类图胶囊网络无迭代路由等变正则化

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