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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 图像分类中的视觉树卷积神经网络

DOI：10.1109/ICPR.2018.8546126 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 在图像分类领域，随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）模型已取得优异性能。然而图像数据集中某些类别比其他类别更难区分，提升这些易混淆类别的分类准确率有助于整体性能优化。本文基于语义层面的混淆信息构建混淆视觉树（CVT）来识别易混淆类别，通过CVT提供的信息引导CNN训练过程对这些易混淆类别给予更多关注。为此，我们在原始深度CNN中嵌入CVT，提出视觉树卷积神经网络（VT-CNN）。通过在基准数据集CIFAR-10和CIFAR-100上的评估实验，我们构建了3种不同的VT-CNN模型，其分类准确率较基础CNN模型分别提升了1.36%、0.89%和0.64%。
作者： Yuntao Liu，Yong Dou，Ruochun Jin，Peng Qiao
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

通过构建混淆视觉树（CVT）并提出视觉树卷积神经网络（VT-CNN），提高图像数据集中易混淆类别的分类准确率。

研究成果

结合视觉树结构与原始卷积神经网络模型的VT-CNN模型，在图像分类任务中展现出更优性能，尤其对易混淆类别效果显著。实验验证了该模型相较于原始CNN模型的优势，在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上实现了准确率的显著提升。

研究不足

该研究专注于提高混淆类别的分类准确性，但未解决因额外树结构导致的计算复杂度可能增加的问题。VT-CNN模型的性能关键取决于CVT构建的准确性。

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