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端到端深度学习卷积神经网络识别商家招牌
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2021-03-12
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为解决采用卷积神经网络对商家招牌进行分类时存在特征判别性较差的问题，通过在注意力机制中引入神经网络，提岀一种端到端的深度学习卷积神经网络方法。使用卷积注意力模块分别学习通道注意力与空间注意力信息以增强特征的判别性，利用余弦间隔损失函数増强所提取特征的泛化能力，且可在特征空间中减小类内方差与增大类间间隔。实验结果表明，与基于传统交叉损失函数方法相比，该方法通过将注意力机制模块与余弦间隔损失函数相结合，使得准确率与F1值分别提高2.2和2.0个百分点，达到99.3%和98.6%。
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