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[2018年第三届IEEE图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 中国重庆（2018年6月27日-29日）] 2018年第三届IEEE图像、视觉与计算国际会议（ICIVC）- 基于深度森林的卷积残差特征场景识别

DOI：10.1109/icivc.2018.8492736 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 卷积神经网络（CNN）在图像分类及其他相关计算机视觉领域取得了显著进展，但这些方法需要大规模数据进行训练。本文提出了一种名为DFCRF（具有卷积残差特征的深度森林）的方法，该方法基于周志华和冯霁提出的gcForest框架。我们采用最新发布的AI Challenger数据集（包含约5万张主要拍摄于中国的图像）。与仅使用CNN不同，我们进一步利用卷积残差特征进行识别，并结合基于梯度的XGBoost和级联深度森林。随后，我们在AI Challenger数据集和重构的Places2数据集上进行了大量实验，以验证本方法的有效性。
作者： Mingfei Han，Shengyang Li，Xue Wan，Guiyang Liu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种名为DFCRF（具有卷积残差特征的深度森林）的场景识别方法，该方法利用卷积残差特征进行进一步识别，随后结合基于梯度的XGBoost和级联深度森林，并在AI Challenger数据集及重构的Places2数据集上验证其有效性。

研究成果

提出的DFCRF方法在不使用Places2等大规模训练数据集的情况下，在场景识别任务中达到了最先进的性能。其改进源于级联结构（提供逐层增强的特征）和自适应终止机制（使模型容量能随输入数据集规模动态调整）。

研究不足

该方法需要配备特定硬件的服务器进行训练，且性能可能随输入数据集的规模而变化。

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