【摘 要】
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由于瓦斯灰显微图像具有类别多样、背景复杂、边缘模糊等特点,仅用传统的计算机视觉分类方法对目标图片分类识别率较差.针对此问题,提出一种基于深度卷积残差网络(Deep Convo
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由于瓦斯灰显微图像具有类别多样、背景复杂、边缘模糊等特点,仅用传统的计算机视觉分类方法对目标图片分类识别率较差.针对此问题,提出一种基于深度卷积残差网络(Deep Convolutional Residual Network)分类方法.在Caffe框架下,以ResNet50为网络模型,设计一种瓦斯灰显微图像多目标自动分类的模型,实验结果表明,ResNet50模型识别图像的正确率要高于其余网络,达到98.75%,说明该模型具有较强的特征提取能力.
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