改進(jìn)GoogLeNet的自然場(chǎng)景圖像多標(biāo)記分類仿真

摘要： 為了提升自然場(chǎng)景圖像多標(biāo)記分類結(jié)果的準(zhǔn)確性,提出一種改進(jìn)GoogLeNet的自然場(chǎng)景圖像多標(biāo)記分類方法。通過(guò)自適應(yīng)引導(dǎo)濾波算法中的加權(quán)最小二乘濾波器建立引導(dǎo)圖像,修改已有的引導(dǎo)濾波,加入梯度值偏移量展開(kāi)像素值自適應(yīng),突出自然場(chǎng)景圖像的邊緣部分,實(shí)現(xiàn)自然場(chǎng)景圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)。根據(jù)自然場(chǎng)景圖像的特點(diǎn),建立自然場(chǎng)景圖像多標(biāo)記類別庫(kù),改進(jìn)GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將全部圖像輸入到不同Go... （共5頁(yè)）