多尺度特征融合图像分类模型研究.docx

多尺度特征融合图像分类模型研究

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1图像分类的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.2多尺度特征融合的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.1.3研究目的与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1传统图像分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.2多尺度特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.2.3特征融合技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

多尺度特征融合技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1图像特征表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1.1像素级特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.1.2区域级特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.1.3全局特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2尺度空间理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2.1尺度空间的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.2.2尺度不变性原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.3多尺度特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.3.1单尺度特征融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.3.2多尺度特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3.3融合策略的比较与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

多尺度特征融合模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.1模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.1.1网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1.2参数设置与初始化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1.3训练流程与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.2数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2.1数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2.2数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.2.3数据标注与评估标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.3损失函数与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.3.1损失函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.3.2性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.3.3模型验证与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.1.1硬件配置要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.1.2