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1.
为了弥补经典LeNet-5卷积神经网络模型在交通标志识别中易发生过拟合的不足,克服其识别准确率与训练效率较低的缺点,采用GTSRB德国交通标志数据集,并对数据集进行扩充,使训练集数量达到6 312 649张,同时对经典LeNet-5卷积神经网络模型在激活函数、池化策略、随机丢弃及网络结构等方面进行改进,使用基于交叉熵的梯度下降算法对模型的误差反向传播过程进行优化。实验结果表明,改进后的模型较改进前在识别准确率与训练效率上都有所提高,识别准确率最高可达97.04%。因此,基于交叉熵的卷积神经网络不仅能够提高模型的交通标志识别准确率,有效防止过拟合,还能够提升网络训练效率。 相似文献
2.
基于迁移学习的家猪图像识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现家猪图像识别并提高识别准确率,提出一种基于迁移学习的家猪图像识别方法。首先对现有数据集进行数据增强,然后迁移 VGG16 模型并对其进行微调,从而更好地提取图像特征并缩短网络训练时间。采用自归一化神经网络解决了梯度消失和梯度爆炸问题,在网络构造时使用全局平均池化代替全连接层,以达到降低模型过拟合的效果。实验对比结果表明,该方法分类效果较好,准确率达到了 84%,召回率和 F1 值分别提升至 0.8、0.82,各项指标相比基础模型均有所提升。 相似文献
3.
已有的煤矸石识别方法具有一定效果,但无法满足实际需求。为了寻找新的煤矸石识别方法,提出了基于深度学习的煤矸石图像识别方法。采用Inception模型,并通过迁移学习共享已训练模型卷积层权值和偏差。从煤矸石图像库中随机抽取煤矸石图像作为训练集和测试集,最后将该方法与传统图像识别方法进行比对。实验结果表明,该模型可以有效识别煤矸石,准确率为93.5%,有效提高了煤矸识石别准确率。 相似文献
4.
针对面部表情识别算法存在模型结构复杂、训练参数过多等问题，在对卷积神经网络各层分析的基础上，将迁移学习算法融入到面部表情识别模型中，从而对面部表情进行识别和分类.该文提出的算法首先通过数据增强的方法扩充面部表情图片的数量，然后将VGG16模型在ImageNet图像数据集上训练得到的权重参数，通过参数微调的方法，传递到面部表情识别模型中.最后采用全局平均池化层代替传统的全连接层，对表情图片通道信息进行求和运算实现降维，减少模型的网络参数.实验结果表明：提出的模型在KDEF数据集中取得了优异的识别效果，平均测试准确率达到96.23%. 相似文献
5.
为进一步提高古陶瓷纹饰分类精度，提出一种基于改进EfficientNet的古陶瓷纹饰分类模型。该模型通过引入高效率注意力机制(ECA)模块改进原主干网络EfficientNet-B0,有效捕获通道间的交互信息，利用跳跃连接在特征提取的最后一层加入ECA模块，获得古陶瓷纹饰注意力特征图，并利用迁移学习和Adam优化算法在古陶瓷纹饰数据集上进行实验验证。结果表明，改进后的E-EfficientNet模型在古陶瓷纹饰数据集上的识别准确率达到了99.26%,较改进前提高了2.48%;与同类轻量化模型ShuffleNet-V2和MobileNet-V3对比，识别准确率分别提高了2.10%和2.91%;与其他经典模型VGG、ResNet对比，不仅参数量大幅度减少，识别准确率均明显提高，可有效用于古陶瓷纹饰分类。 相似文献
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《西安文理学院学报》2021,(3)
针对年龄相关性黄斑变性图像的分类研究,提出采用DenseNet迁移学习的图像分类方法.对原始图像进行归一化、限制对比度自适应直方图均衡化等预处理方法,采用旋转、剪裁等数据增强方法扩增数据.在DenseNet网络模型基础上,采用数据集ImageNet首先对DenseNet网络模型进行预训练,然后将训练后得到的网络模型予以迁移,在做增强后的目标数据集上进行微调训练.结果表明:采用迁移学习方法的DenseNet网络模型不仅可以快速收敛,而且可以达到99.31%的分类准确率,整体性能优于对DenseNet直接训练方法. 相似文献
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《东南大学学报》2015,(3)
研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络(DBN)的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)网络和一层有监督的反向传播(BP)网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDD CUP 1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法. 相似文献
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《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2020,(3)
为了增强橘子表皮缺陷提取效果,满足橘子品质自动分类的实时性和准确性要求,构建了橘子数据集,以Re LU为激活函数,Max-pooling为下采样方法,建立了包含3个卷积层、3个下采样层、1个全连接层和1个Softmax回归分类器为输出层的卷积神经网络模型,采用小批量梯度下降法训练并优化网络模型.实验平台基于Keras深度学习框架,利用Anaconda下的Spyder编译工具进行Python编程,实验结果表明:方法分类准确率达94.34%,比现有分类方法准确率高出4.75个百分点. 相似文献
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视网膜OCT图像能够观察到眼底视网膜各层组织及其厚度，为早期眼底疾病筛查提供准确的临床依据，但现有标注样本少导致分类精度较低.针对此问题提出一种基于迁移学习的EfficientNet视网膜OCT图像分类算法.首先，对视网膜OCT图像进行数据增强与预处理操作；其次，将预训练好的EfficientNet-B3模型进行训练，再通过部分过采样和类权重的方法进行微调训练.最终分类准确率可达99.2%,表明该模型具有较高的分类识别准确率，具有一定的临床指导意义. 相似文献
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研究了用于交通标志识别的小波神经网络模型,并描述了相应的算法,给出实验结果。实验结果表明,采用不变矩提取道路交通标志的特征,再利用训练速度快、优化性能好的小波神经网络作为分类器对交通标志识别具有很好的分类能力,对实现交通标志的精度识别提供了有力的支持。与传统的BP神经网络识别方法相比,小波神经网络的训练速度更快和识别率更高,能够满足在车辆自主导航系统中对交通标志识别的要求。 相似文献
11.
《绵阳师范学院学报》2020,(2):35-39
本文使用深度神经网络算法对手写数字图像进行分类识别.该算法利用20个卷积层提取手写数字图像的特征向量,特征向量经过Re LU激活函数后被20个池化层进一步降低向量维度,最后通过softmax激活函数输出.结果表明,训练数据8 000以上时识别率会超过90%,训练次数8次以上识别率高于96%.结论:采用整流线性单元函数作为激活函数,有效解决了梯度消失问题和过拟合问题. 相似文献
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卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和计算力有限的移动设备上变得更加困难。为解决上述问题,提出一种基于深度可分离卷积的残差卷积神经网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分离成特征提取和特征融合,逐深度卷积被用于特征提取,特征融合采用逐点卷积实现。使用深度可分离卷积改进残差网络,实现较深层的残差网络。模型使用联合的中心损失函数和softmax损失函数进行监督训练,可使模型学习具有判别性特征,提高了模型识别准确率。采用CASIA-HWDB数据集进行实验,结果表明该方法具有较低的模型容量和计算复杂度,能够达到96.50%的主流识别率。 相似文献
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林志谋 《顺德职业技术学院学报》2023,(1):26-30
目前鱼类种类繁多,人工识别面临着劳动力老年化和短缺的挑战,为解决人工识别存在的问题,采用一种轻量级卷积神经网络MobileNetV2,在30种鱼类数据集的基础上,对神经网络进行迁移学习,得到paddle分类模型,利用模型转换工具,得到可以在K210模块上运行的模型。实验结果表明,该系统可以以较高的准确率完成鱼类的识别,实时性较好,功耗低。 相似文献
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提出了一种人工免疫和神经网络结合用于网络入侵检测的新颖算法,该算法具有识别多样性、自我调节功能等特点。将该算法以网络的输入数据作为抗原,用于神经网络隐层中心点数量和位置的调整,输出采用最小二乘法。仿真结果表明,该混合算法具有较强的泛化能力,而且精度高,效果好。 相似文献
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实时精确的交通标志检测是自动驾驶和智能交通的关键技术。针对现有智能检测算法检测复杂真实道路场景下的交通标志速度慢、无法较好地适用于嵌入式终端设备的问题,提出了一种基于轻量化SSD的交通标识检测算法。该算法采用MobileNetV3＿large网络替代VGG16网络,可减少模型参数,提高检测实时性;利用添加SE模块的逆残差结构B-neck替换对应的标准卷积增强低层特征层的语义信息;设计改进RFB网络提升小交通标志的检测能力,重新设置预设先验框的尺寸,提升模型对特定数据集的检测能力。实验结果表明,改进SSD算法在中国交通标志检测数据集上的mAP值可达89.04%,比MobileNet-SSD算法提高了5.26%;帧率可达60 frames/s,比SSD算法提高了23 frames/s。所提算法具有较高的实时性和检测精度,对复杂交通环境具有更好的鲁棒性。 相似文献
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环境问题是一个非常严峻的全球性问题,而垃圾分类是一种保护环境的有效措施。针对现有的垃圾分类网络无法根据样本分类的难易程度动态平衡计算资源和识别准确率低等问题,提出了一种高效的动态垃圾分类网络DynamicGarbageNet。该网络基于MobileNetV2设计了一种动态的轻量化主干网络,并由三个深度依次递增的子网络组成。利用迁移学习技术优化模型参数,进一步提高精度。实验结果表明,DynamicGarbageNet在华为云垃圾分类数据集上的准确率为95.7%,速度为90FPS,均高于MobileNetV2。 相似文献
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为了准确而快速地识别出图像中人体的某种行为特征,提出了一种全新的三层自动编码器与PNN概率神经网络结合的网络模型。把人体行为的关键帧从包含10种人体行为的视频库中提取出来,用背景减除法提取人体轮廓图并进行二值化图像处理,根据时间序列叠加轮廓图,组成含有10个特征轮廓的数据库,随后将特征轮廓数据在自动编码器中编码,编好码的特征数据随即进入概率神经网络进行训练学习。将训练好的神经网络对这10种人体行为进行准确识别。实验结果表明,经过自动编码器处理后的人体特征进行PNN神经网络识别,比单纯用BP神经网络识别准确率提高5%以上,由此证明该方法有效可行。 相似文献
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针对唇语识别过程中唇部特征提取和时序关系存在的问题,提出一种卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）相结合的深度学习模型。利用CNN学习唇部特征,并将学习到的唇部特征送入Bi-LSTM进行时序编码,通过Softmax进行分类。建立NUMBER DATASET和PHRACE DATASET两个大型汉语数据集以解决汉语唇语数据缺失问题。将该模型与传统的唇语识别方法在两个数据集上进行实验对比,发现在NUMBER DATASET上识别准确率为81.3%,比传统方法提高了8.1%,在PHRACE DATASET上识别准确率为83.5%,比传统方法提高了9%。实验结果表明该模型能有效提高唇语识别的准确率。 相似文献