小规模深度卷积神经网络在场景识别中的应用

"基于小规模深度卷积神经网络的场景识别，刘宇轩，董远，白洪亮。本文探讨了场景分类这一细分的图像识别问题，介绍了常用的场景分类数据集和大型网络架构，并提出了一种简化网络结构的方法，通过减小输入图像尺寸和卷积核数量来提高训练和测试效率，实现在场景分类任务上的有效性能。" 在计算机视觉领域，场景分类是一项重要的任务，它涉及到对图像中的环境或背景进行识别。随着大规模图像分类技术的进步，场景分类变得更加精细，成为研究的焦点。本文作者刘宇轩、董远和白洪亮来自北京邮电大学信息与通信工程学院和北京飞搜科技有限公司，他们关注的是如何利用小规模的深度卷积神经网络（CNN）有效地解决这一问题。 首先，文章讨论了当前用于场景分类的几个典型数据集，比如Scene15、MIT Indoor 67、Sun RGB-D等，这些数据集具有丰富的场景类别和大量的样本，同时也揭示了它们之间的差异，例如场景类型分布、图像质量、标注的详细程度等。理解这些数据集的特性对于选择合适的模型和评估方法至关重要。 接着，作者回顾了深度学习特别是卷积神经网络在大规模图像分类中的应用，如AlexNet、VGG、ResNet等经典网络结构。这些网络通常包含大量参数，能处理复杂的图像特征，但也因此导致计算量大、训练时间长。为了解决这个问题，文章提出了一个简化策略，即通过减小输入图像的尺寸，减少网络中的卷积核数量，以降低模型复杂度。这种方法旨在保持模型的识别能力同时，提高训练和推理的速度。 实验部分，作者将提出的网络结构应用于上述场景分类数据集，并对比了与未简化的网络的性能。结果显示，尽管网络规模减小，但识别效果仍然可接受，证明了这种方法的有效性。此外，这种方法还具有实际应用价值，特别是在资源有限的环境中，如嵌入式设备或移动设备的场景识别应用。 关键词中的"信号与信息处理"强调了信息处理在图像识别中的核心作用，"机器学习"则表明深度学习是实现这一目标的关键技术，而"卷积神经网络"是机器学习在图像处理中的重要工具，"场景分类"是本文的研究重点，体现了该工作的实用性和创新性。 这篇论文对场景分类问题提出了新的解决思路，通过优化深度学习模型的结构，实现了更高效且性能稳定的场景识别，对于未来研究轻量级的深度学习模型在场景分类领域的应用具有指导意义。