基于改進LeNet-5的形狀類似物體識別方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：muyx
文檔大小：1002 K
標簽： LeNet-5網(wǎng)絡(luò) 圖像識別 非對稱卷積
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文檔介紹：針對深度學習在對外形類似物體的識別上存在著識別精度低,、耗時長等問題，提出基于改進的LeNet-5的識別方法,。在傳統(tǒng)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，將卷積層變?yōu)殡p層非對稱卷積使網(wǎng)絡(luò)有更好的特征提取能力,；通過批量歸一化提高網(wǎng)絡(luò)泛化能力,；采用全局平均池化替代原Flatten層，用于克服傳統(tǒng)全連接層參數(shù)多,、耗時長的缺點,；通過對訓練集進行增廣增加訓練樣本。實驗結(jié)果表明,，改進LeNet-5網(wǎng)絡(luò)的訓練精度達到91%,，識別形狀類似物體的精度為87%，且能在較少迭代次數(shù)內(nèi)收斂,，這些指標均顯著優(yōu)于原網(wǎng)絡(luò),。
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