跨域图像分类中域不变细节特征提取算法

作     者：杨海花 应文豪 龚声蓉 YANG Hai-hua;YING Wen-hao;GONG Sheng-rong

作者机构：苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500 

基　　金：国家自然科学基金青年基金项目(61702055) 江苏省自然科学基金项目(BK20161268) 教育部人文社科基金项目(18YJCZH229) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2021年第42卷第5期

页      码：1286-1292页

摘      要：为从源域和目标域的图像中提取域不变细节特征,提高目标域分类器的分类精度,提出基于混合池化及样本筛选机制的域不变细节特征提取方法。通过优化卷积神经网络中的池化层,提取图像中的细节特征,利用样本筛选机制挑选源域和目标域中细节信息较明显的样本图像,将两域中属于同一类别的样本组成样本对,用于提取域不变细节特征表示。结合实例,对模型和算法进行了实验分析,验证了模型的可行性和算法的有效性。

主 题 词：迁移学习 领域自适应 混合池化 细节特征 图像分类 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2021.05.013

馆 藏 号：203103316...