Bild oskärpa och bild brus är vanliga snedvridningar under bild förvärv. I detta dokument studerar vi systematiskt effekten av bildförvrängningar på de djupa neurala nätverk (DNN) bildklassificerare. För det första undersöker vi DNN:s klassificeringsprestanda under fyra typer av snedvridningar. För det andra föreslår vi två metoder för att mildra effekten av bildförvrängning: omskolning och finjustering med bullriga bilder. Våra resultat tyder på att finjustering med bullriga bilder under vissa förhållanden kan lindra mycket effekt på grund av förvrängda ingångar och är mer praktiskt än omskolning.
I REF föreslogs två metoder för att lindra dålig prestanda på grund av suddiga och bullriga bilder: omskolning och finjustering med bullriga bilder, vilket visar att finjustering är mer praktiskt än omskolning.
On classification of distorted images with deep convolutional neural networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}