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摘要:
最近几年,随着机器学习领域中的“深度学习”的发展,目标识别技术也随之得到快速的发展。这种技术也可以应用于犬种识别,犬种识别属于细粒度图像分类的一个典型任务。然而,在该方向的研究上,存在着训练集数据不足以及深度神经网络不适应等问题,这些问题导致识别准确率很低。通过随机裁剪、镜像以及旋转等数据预处理以及挖掘犬种相关词汇拓展数据信息的方式进行扩充训练集。采用预训练的深度卷积神经网络(DCNN)作为初始模型构建犬类识别器。结果表明该模型在测试集上能够达到较好的准确度。
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文献信息
篇名 基于深度学习的犬种识别研究
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 深度学习 深度卷积神经网络 犬种识别
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 106-109
页数 4页 分类号 TP18
字数 语种
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
深度卷积神经网络
犬种识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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