ZLuby
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卷积神经网络特征提取并放入SVM

实验记录

CNN特征是由INCEPTION_V3模型得到的bottleneck（即卷积神经网络倒数第二层学到的特征），是一系列2048维特征向量，将一系列特征向量作为输入，放入SVM中进行分类（用的是matlab版libsvm），实验结果如下

数据集 plant_photos12（12种，每种50~100张图像）

训练集—验证集

不降维（%）

PCA降维（%）

PCA+LDA降维（%）

80-20

40.9574

40.4255

78.7234

60-40

38.0319% (143/376)

37.766% (142/376)

75.7979% (285/376)

50-50

37.6596% (177/470)

40.8511% (192/470)

66.1702% (311/470)

40-60

35.6383% (201/564)

41.6667% (235/564)

55.3191% (312/564)

20-80

36.8351% (277/752)

37.234% (280/752)

38.5638% (290/752)

实验结果超级不好，最好的也就78%左右，难过，直接修改softmax分类器为12，得到的结果都是91.4%，之前看到一篇论文对23 类鱼种数据集， 共 27 370 张鱼的图像进行分类，用CNN+SVM方法得到了98%左右的识别率。难道是因为数据集太少？ 

对数据集进行数据增强（水平翻转+垂直翻转）后，实验结果惨不忍睹，我的课题创新点啊，本想着结果会很好呢。问题出在哪里？

为什么用传统的形状特征、lbp特征放入svm得到的结果比cnn+svm好呢？

cnn+softmax结果就比传统方法好，想不明白啊！


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