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基于深度学习的图像分类
基于深度学习的图像分类
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摘要：
传统的图像分类过程复杂,准确率低,而卷积神经网络在图像分类领域表现出色.本文基于迁移学习,先对小样本数据集进行归一化数据增强等预处理,在ImageNet大数据集预训练后,微调网络权值,比较VGG16、Inception、Xception三种网络模型图像分类效果,得到了较好的准确率.
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期刊影响力
数字技术与应用
主办单位：
天津市电子仪表信息研究所
出版周期：
月刊
ISSN：
1007-9416
CN：
12-1369/TN
开本：
16开
出版地：
天津市
邮发代号：
6-251
创刊时间：
1983
语种：
chi
出版文献量（篇）
20434
总下载数（次）
106
总被引数（次）
35701
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