基于改進VGG16的猴子圖像分類方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：muyx
文檔大?。?span>2108 K
標簽： 遷移學習 VGG16 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：為提高對細粒度圖像分類的準確性和分類速度，提出基于改進VGG16和遷移學習的圖像分類方法。首先從kaggle平臺中獲取十種不同猴子數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集進行標準化處理，包含圖片去椒鹽噪聲、將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為TensorFlow中提供的統(tǒng)一TFRecord數(shù)據(jù)格式。然后遷移學習改進的VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型的優(yōu)化包括利用Swish作為激活函數(shù)、將softmax loss與center loss相結(jié)合作為損失函數(shù)以實現(xiàn)更好的聚類效果、采用性能完善的Adam優(yōu)化器。用訓練集訓練模型以確定微調(diào)參數(shù)信息，再用測試集檢驗模型準確性。結(jié)果表明，該方法對猴子圖像分類的準確度可達到98.875%，分類速度也得到了顯著提升。與其他傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，該方法具有更高的準確性和適用性。
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