图 1 木材的3种切面
图 2 NTS-Net网络模型描述图(特征由可视化CNN网络Grad-CAM解释得出)
图 3 算法原理结构图
图 4 函数的激活功能
图 5 合适的激活函数所得决策边界(预想)
图 6 全局K-max池化层模型概述
图 7 样本扩展方法及效果展示
图 8 基于改进NTS-Net算法分类流程图
图 9 不同斜率下的分类准确率
图 10 数据集上K-max池化层上不同K值的准确率
图 11 可视化卷积特征图
图 12 训练集损失值变化情况图
图 13 测试集损失值变化情况
图 14 测试集准确率变化情况