基于SSU-SGD的动态手持物体识别

• 作者: 赵文仓 郑鸿磊 陈聪聪
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 连续目标 SSU-SGD算法 动态手持物体识别的基准
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 621-624
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0568

摘要

连续目标中包含更加丰富的信息,为了更好地获取动态手持物体中的视觉信息,以不同背景下的动态手持物体为目标,基于步长自学习更新的SGD算法(简称SSU-SGD)提出了适用于动态手持物体识别的三个基准,通过自学习出不同的步长,分别在已知类、未知类和已知对象的基础上进行巩固训练,用于后续的动态手持物体识别中.用AlexNet和VGG网络对三个不同基准下的naive策略和累积策略进行了编程实验与仿真,经实验验证,该方法可以有效提高运行速度和训练精确度,并且有效提高了动态手持物体识别过程的实时性,可以进一步应用于实际.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文仓	青岛科技大学自动化与电子工程学院	24	95	5.0	9.0
2	郑鸿磊	青岛科技大学自动化与电子工程学院	3	0	0.0	0.0
3	陈聪聪	青岛科技大学自动化与电子工程学院	3	0	0.0	0.0