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TensorFlow在图像识别系统中的应用

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hfahcn

【摘 要】

：

人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google人工智能系统TensorFlow的深度学习开发平台,可以快速搭建出深度可分离卷积神经网络。文中采用MobileNet模型,Ubuntu16.04开源Linux操作系统,CUDA

【作 者】

：

邢艳芳 段红秀 何光威 

【机 构】

：

中国传媒大学南广学院

【出 处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2019年05期

【关键词】

：

图像识别 TensorFlow 深度可分离卷积神经网络 MobileNet 

【基金项目】

：

江苏省高等学校自然科学研究面上资助项目(17KJB510054),教育部2017年第二批"产学合作协同育人"项目(201702072056).

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人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google人工智能系统TensorFlow的深度学习开发平台,可以快速搭建出深度可分离卷积神经网络。文中采用MobileNet模型,Ubuntu16.04开源Linux操作系统,CUDA9.0运算平台,cuDNN7.0.5并行架构,设计Python爬虫程序构建数据集,运用TensorBoa

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