基于改进LeNet-5网络的车牌字符识别

来源 :沈阳大学学报(自然科学版) | 被引量 : 7次 | 上传用户:ciyoyo23
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引入了Inception-SE卷积模块组来提升LeNet-5网络的广度与深度,运用SE模块增强了有用的特征并抑制了对当前任务用处不大的特征;使用BN层和Dropout优化网络,防止梯度弥散,提升精度;使用全局池化层(global average pooling,GAP)代替全连接层来减少网络计算参数.研究结果表明:改进后网络的识别精度达到了99.88%,比传统的LeNet-5网络提高了1.71%.
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