基于改進(jìn)LeNet-5的形狀類似物體識(shí)別方法 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:muyx | |
文檔大?。?span>1002 K | |
標(biāo)簽: LeNet-5網(wǎng)絡(luò) 圖像識(shí)別 非對(duì)稱卷積 | |
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文檔介紹:針對(duì)深度學(xué)習(xí)在對(duì)外形類似物體的識(shí)別上存在著識(shí)別精度低、耗時(shí)長等問題,提出基于改進(jìn)的LeNet-5的識(shí)別方法。在傳統(tǒng)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,將卷積層變?yōu)殡p層非對(duì)稱卷積使網(wǎng)絡(luò)有更好的特征提取能力;通過批量歸一化提高網(wǎng)絡(luò)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(shí)長的缺點(diǎn);通過對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行增廣增加訓(xùn)練樣本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度達(dá)到91%,識(shí)別形狀類似物體的精度為87%,且能在較少迭代次數(shù)內(nèi)收斂,這些指標(biāo)均顯著優(yōu)于原網(wǎng)絡(luò)。 | |
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