经典深度卷积神经网络模型在手绘草图识别中的应用研究

• 作者: 佘鹏 周菊香 文斌 甘健侯
• 来源期刊: 云南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 手绘草图识别 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学及应用
• 页码范围: 29-34
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 2633字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7699/j.ynnu.ns-2018-006

摘要

通过设计多组实验策略,在TU-Berlin手绘草图数据集中,对AlexNet、GoogLeNet、Vgg-Net和ResNet四种经典深度卷积神经网络结构进行手绘草图识别对比实验,结果表明相比其他网络结构,ResNet在手绘草图识别任务上具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甘健侯	云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室	43	262	9.0	14.0
2	文斌	云南师范大学信息学院	8	19	3.0	4.0
3	周菊香	云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室	11	33	4.0	5.0
4	佘鹏	云南师范大学信息学院	1	5	1.0	1.0