基于卷积神经网络的汽车图像损坏检测

探讨卷积神经网络(CNN)在汽车图像中损坏识别的应用,通过收集包含不同损坏程度的汽车图像数据集构建一个CNN模型,利用准确率等关键性能指标对该模型进行深入评估。实验对比多种损失函数对模型性能的影响,分析表明,采用稀疏类别交叉熵损失函数的CNN模型在性能表现上较为突出,其准确率达到97%。这一发现证明,稀疏类别交叉熵在提升模型准确性方面的显著优势,本研究为利用CNN在汽车图像中实现损坏识别提供有力支持。