基于深度神经网络的汽车车型识别

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研究基于深度学习的车型自动识别技术,运用深度神经网络对在各个角度下拍摄的具有复杂背景的汽车图像进行网络训练,从而达到车辆车型的自动识别的目的。采用先进的深度学习框架Caffe和具有强大计算能力的GPU,使用深度神经网络VGG16和Alex Net,分别对汽车图像进行网络训练与测试,并通过与传统的分类算法,K最近邻进行对比研究。实验显示,VGG16网络模型准确率高达97.58%,在汽车车型识别问题上具有很大优势。
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