基于改進LeNet-5的形狀類似物體識別方法
所屬分類：技術論文
上傳者：muyx
文檔大?。?span>1002 K
標簽： LeNet-5網絡 圖像識別 非對稱卷積
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文檔介紹：針對深度學習在對外形類似物體的識別上存在著識別精度低、耗時長等問題，提出基于改進的LeNet-5的識別方法。在傳統(tǒng)LeNet-5網絡基礎上，將卷積層變?yōu)殡p層非對稱卷積使網絡有更好的特征提取能力；通過批量歸一化提高網絡泛化能力；采用全局平均池化替代原Flatten層，用于克服傳統(tǒng)全連接層參數(shù)多、耗時長的缺點；通過對訓練集進行增廣增加訓練樣本。實驗結果表明，改進LeNet-5網絡的訓練精度達到91%，識別形狀類似物體的精度為87%，且能在較少迭代次數(shù)內收斂，這些指標均顯著優(yōu)于原網絡。
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