《表2 图像空间变换的识别效果比较》

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《基于胶囊神经网络的交通标志识别算法研究》

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利用未经数据增强的训练集图像进行网络训练，根据训练模块采用CNN和本文算法对经平移、旋转和缩放的测试图像进行识别，计算识别率，如表2所示：CNN网络由于池化层的存在会丢失图像部分空间特征，导致在识别任务中表现较为逊色，识别率下降约10%；本文算法中的Caps Net网络结构未使用池化层，而是使用动态路由聚类进行图像分类，本文算法可获得图像底层空间特征信息且不丢失，使其能够更好地分类交通标志，其识别率基本没有变化，不受图像空间变换的影响。