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提出一种基于卷积神经网络的船舶图像识别模型,该方法使用改进的VGGNet模型从船舶图像中提取特征.通过对不同的卷积层和卷积核的模型架构的研究,选择效果最好的架构作为识别模型架构.实验中使用Adam算法作为梯度下降方法的优化函数,最终,测试集识别率达到92%以上.实验结果验证了该模型的有效性.
一种基于卷积神经网络的船舶识别方法
【摘 要】
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提出一种基于卷积神经网络的船舶图像识别模型,该方法使用改进的VGGNet模型从船舶图像中提取特征.通过对不同的卷积层和卷积核的模型架构的研究,选择效果最好的架构作为识别
【机 构】
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许昌学院信息工程学院
【出 处】
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许昌学院学报
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(18A520010);许昌学院科研基金重点项目(2019ZD005)
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