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在对GoogLeNet模型分析的基础上,通过Caffe平台上使用开源GoogLeNet模型,对Stanford40静态图像集中人体行为进行分类研究,得到top-5准确率为50.23%,这些工作对深入理解GoogLeNet模型和静态图像中人体行为分类的研究有所帮助。
基于GoogLeNet的静态图像中人体行为分类研究
【摘 要】
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在对GoogLeNet模型分析的基础上,通过Caffe平台上使用开源GoogLeNet模型,对Stanford40静态图像集中人体行为进行分类研究,得到top-5准确率为50.23%,这些工作对深入理解GoogLe
【机 构】
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山东师范大学物理与电子科学学院
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2017年6X期
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