【摘 要】
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针对当前基于卷积神经网络的机器视觉室内定位算法定位精度低及需要庞大的图像数据库训练神经网络等问题,提出一种改进卷积神经网络结构及基于多层迁移学习的复杂神经网络模型训练方法。新的卷积神经网络结构由一个完整的UNet、两个VGG16Net的前13层、一个VGG16Net的后3层全连接层及ArcFace分类器构成。U-Net的作用是从RGB图像中提取出语义分割图像;两个VGG16Net的前13层用于分别
【机 构】
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江西应用技术职业学院机械与电子工程学院 赣州341000
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针对当前基于卷积神经网络的机器视觉室内定位算法定位精度低及需要庞大的图像数据库训练神经网络等问题,提出一种改进卷积神经网络结构及基于多层迁移学习的复杂神经网络模型训练方法。新的卷积神经网络结构由一个完整的UNet、两个VGG16Net的前13层、一个VGG16Net的后3层全连接层及ArcFace分类器构成。U-Net的作用是从RGB图像中提取出语义分割图像;两个VGG16Net的前13层用于分别从RGB图像及语义分割图像中提取位置特征;VGG16Net的后3层全连接层用于融合这两类位置特征;Arc
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