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基于卷积神经网络的图像识别系统
被引量:
4
1
作者
李航
厉丹
+2 位作者
朱晨
姚瑶
张丽娜
《电脑知识与技术》
2020年第10期196-197,200,共3页
卷积神经网络是人工神经网络与深度学习相结合,从而实现深度学习的方法.其具有良好的容错性、自适应性以及较强的自学习能力,还具有自动提取特征、权值共享以及输入图像与网络结构结合良好等优势.基于卷积神经网络和深度学习的图像识别...
卷积神经网络是人工神经网络与深度学习相结合,从而实现深度学习的方法.其具有良好的容错性、自适应性以及较强的自学习能力,还具有自动提取特征、权值共享以及输入图像与网络结构结合良好等优势.基于卷积神经网络和深度学习的图像识别系统,首先对不同的图像进行采集,将采集的得到的结果作为训练集和测试集.通过卷积神经网络对采集结果的训练,得到用来识别的各类特征,识别的结果可以得到图像的类别信息.
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关键词
卷积层神经网络
深度学习
图像识别
图像分类
alexnet构架
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的图像识别系统
被引量:
4
1
作者
李航
厉丹
朱晨
姚瑶
张丽娜
机构
徐州工程学院信电工程学院
出处
《电脑知识与技术》
2020年第10期196-197,200,共3页
基金
徐州市科技计划项目(KC18011)
徐州工程学院大学生创新创业训练计划项目(xcx2019031)
+3 种基金
江苏省教育信息化研究课题(20180071)
徐州工程学院高等教育研究课题(YGJ1916)
江苏省现代教育课题(2019-R-69623)
2018年第二批产学合作协同育人项目。
文摘
卷积神经网络是人工神经网络与深度学习相结合,从而实现深度学习的方法.其具有良好的容错性、自适应性以及较强的自学习能力,还具有自动提取特征、权值共享以及输入图像与网络结构结合良好等优势.基于卷积神经网络和深度学习的图像识别系统,首先对不同的图像进行采集,将采集的得到的结果作为训练集和测试集.通过卷积神经网络对采集结果的训练,得到用来识别的各类特征,识别的结果可以得到图像的类别信息.
关键词
卷积层神经网络
深度学习
图像识别
图像分类
alexnet构架
Keywords
convolutional neural network
deep learning
image identification
image classification
alexnet
architecture
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的图像识别系统
李航
厉丹
朱晨
姚瑶
张丽娜
《电脑知识与技术》
2020
4
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