深度学习下卷积神经网络在细粒度图像分类中的研究与实现

本篇论文主要探讨了深度学习在细粒度图像分类中的应用，以解决当前计算机信息技术和图像处理技术在细粒度区分上的挑战。作者谢珅，专业为电子信息工程，针对这一问题进行了深入研究。论文的核心内容包括： 1. 引言部分首先概述了图像识别技术、深度学习的背景和发展现状，以及卷积神经网络(CNN)的基本构成与历史，明确了研究课题——基于深度学习的细粒度图像分类，以及研究的总体结构。 2. 第二章详述了卷积神经网络的生物学原理，特别关注了VGG19结构框架。这部分探讨了不同特征提取层对分类准确率的影响，强调了图片数量对结果的重要性，旨在优化特征提取过程。 3. 第三章深入解析了主流卷积神经网络模型的构造和工作原理，通过实际训练展示了这些模型在不同数据集上的表现，为后续研究提供了基础。 4. 关键的第四章着重介绍了课题研究中的两种基于CNN的分类器：SRC（稀疏表示分类）和CRC（协作表示分类）。这里详细比较了这两种分类器在三个数据集上的分类效果，并进行了统计分析，以评估其在细粒度图像分类任务中的适用性。 5. 最后，第五章总结了整个研究内容，不仅回顾了研究成果，还对未来的工作方向提出了展望，强调了如何通过深度学习改进卷积神经网络，以实现更精确、高效的细粒度图像分类。 论文通过对卷积神经网络的深入理解和应用，尤其是针对细粒度图像的特点，开发出了适应性强的分类模型，为图像处理领域的实际应用提供了一种新的解决方案。通过这项研究，不仅提升了图像分类的精度，也为未来在这个领域的进一步探索奠定了坚实的基础。