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針對(duì)傳統(tǒng)物體識(shí)別算法中人工設(shè)計(jì)出來(lái)的特征易受物體形態(tài)多樣性、光照和背景的影響，提出了一種基于深度卷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物體識(shí)別算法。該算法基于NYU Depth V2場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)，首先將單通道深度信息轉(zhuǎn)換為三通道；再用訓(xùn)練集中的彩色圖片和轉(zhuǎn)換后的三通道深度圖片分別微調(diào)兩個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；然后用訓(xùn)練好的模型對(duì)重采樣訓(xùn)練集中的彩色和深度圖片提取模型第一個(gè)全連接層的特征，并將兩種模態(tài)的特征串聯(lián)起來(lái)，訓(xùn)練線性支持向量機(jī)（ LinSVM）；最后將所提算法應(yīng)用到場(chǎng)景理解任務(wù)中的超像素特征提取。所提方法在測(cè)試集上的物體分類準(zhǔn)確度可達(dá)到91.4%，比SAE-RNN方法提高4.1個(gè)百分點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法可提取彩色和深度圖片高層特征，有效提高物體分類準(zhǔn)確度。
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