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锐化处理和优化器对VGG16在印文种类鉴别中影响的研究 被引量：1
1
作者 张询 于彬 《中国人民公安大学学报(自然科学版)》 2025年第1期7-16,共10页
探讨了图像锐化处理和优化器选择对VGG16模型在印章印文种类鉴别任务中的影响。结合OpenCV进行图像预处理和锐化处理,评估了SGD与Adam优化器的性能表现。实验结果表明,图像锐化显著提升了模型的特征提取能力和分类精度,而SGD优化器在验... 探讨了图像锐化处理和优化器选择对VGG16模型在印章印文种类鉴别任务中的影响。结合OpenCV进行图像预处理和锐化处理,评估了SGD与Adam优化器的性能表现。实验结果表明,图像锐化显著提升了模型的特征提取能力和分类精度,而SGD优化器在验证集和测试集上的准确率均超过95%,且在收敛速度和稳定性方面优于Adam。因此,适当的图像锐化处理和优化器选择能够有效提高VGG16模型的分类性能,未来可通过扩展数据集和优化算法进一步提升印章印文识别的效率和鲁棒性。 展开更多
关键词 印章印文检验 卷积神经网络 OPENCV vgg16模型 图像锐化 优化器
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基于VGG16与自注意力机制融合的极光千米波识别
2
作者 王鹤野 郭雪豆 +3 位作者 张赛 黄泱泱 刘天乐 赵舒雅 《空间科学学报》 北大核心 2025年第3期677-688,共12页
提出了一种能准确识别极光千米波(Auroral Kilometric Radiation,AKR)的方法,为进一步研究极光千米波在地球辐射带能量粒子剧烈变化过程中的作用提供支撑.首先采用VGG16卷积神经网络作为基础模型,从原始数据中提取出有助于识别AKR的局... 提出了一种能准确识别极光千米波(Auroral Kilometric Radiation,AKR)的方法,为进一步研究极光千米波在地球辐射带能量粒子剧烈变化过程中的作用提供支撑.首先采用VGG16卷积神经网络作为基础模型,从原始数据中提取出有助于识别AKR的局部特征.之后引入嵌入VGG16网络的定制化自注意力机制(Self-Attention Mechanism embedded in VGG network,SAM-V),该机制有助于捕捉功率谱图中不同时间点或频率上的信号可能存在的关联,减小其他杂波的影响,提高识别准确性.同时,采用线性学习率预热和动态衰减策略使模型更快地收敛并提高泛化能力.实验结果表明,改进后的模型平均识别准确率在93%左右,比原始VGG16平均提高约3.3%,并且召回率和精确度等指标均有所改善. 展开更多
关键词 vgg16卷积神经网络 自注意力机制 极光千米波 学习率策略
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基于C2f-FADC-YOLOv8与SE-ORB-VGG16的输电线路关键部件测温研究
3
作者 王勇 徐云成 +2 位作者 吴有鹏 谭芳雄 赵云 《高压电器》 北大核心 2025年第11期203-211,220,共10页
输电线路中关键部件如避雷器、悬垂绝缘子串等的温度监测对电网的安全稳定运行至关重要。为了提高温度监测的准确率。文中基于红外检测提出了一种基于改进YOLOv8方法。首先,针对输电线路关键部位远距离高精度识别问题,在YOLOv8的C2f模... 输电线路中关键部件如避雷器、悬垂绝缘子串等的温度监测对电网的安全稳定运行至关重要。为了提高温度监测的准确率。文中基于红外检测提出了一种基于改进YOLOv8方法。首先,针对输电线路关键部位远距离高精度识别问题,在YOLOv8的C2f模块中嵌入FADC模块得到改进的C2f-FADC-YOLOv8网络。其次,提出SE-ORB-VGG16网络。该网络有效结合了ORB的浅层特征提取与VGG16的深层特征提取能力,并通过SE注意力模块优化了配准过程。结合温度计算获取了从电力设备可见光图像上识别部件对应红外图像上的温度信息。实验结果显示,文中方法在识别精度上相较于改进前提升了2.9%,在召回率和mAP50上分别提升了2.4%和3.4%,在MAE、RMSE等指标误差值均小于其他算法,温度监测的绝对误差最小,为输电线路上温度监测提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 温度监测 YOLOv8 FADC模块 SE注意力模块 ORB-vgg16配准网络
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基于VGG16-Laplacian算子优化的心理检测设备故障自动检索模型构建研究
4
作者 周传清 《自动化与仪器仪表》 2025年第9期245-249,共5页
为提高大学生心理检测设备故障自动检索精度,提出一种基于改进VGG16-Laplacian的心理检测设备故障自动检索方法。首先,在VGG16网络中引入类别注意力与上下文感知金字塔,提出改进VGG16网络;然后采用Laplacian对大学生心理检测设备故障图... 为提高大学生心理检测设备故障自动检索精度,提出一种基于改进VGG16-Laplacian的心理检测设备故障自动检索方法。首先,在VGG16网络中引入类别注意力与上下文感知金字塔,提出改进VGG16网络;然后采用Laplacian对大学生心理检测设备故障图像进行增强处理,采用改进VGG16网络提取大学生心理检测设备故障图像的特征向量;最后采用汉明距离,计算改进VGG16网络输出特征向量与离线特征库的相似度,输出前k个相似图像。结果表明,改进VGG16-Laplacian算子对大学生心理检测设备故障自动检索性能最好,查准率、查全率、平均精度均值分别为95.98%、96.31%、96.74%。由此得出,基于改进VGG16-Laplacian的心理检测设备故障自动检索方法,可提高大学生心理检测设备故障自动检索精度。 展开更多
关键词 vgg16网络 LAPLACIAN算子 心理检测设备 故障检索 自动检索
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基于VGG16网络的人脸情绪识别 被引量：10
5
作者 蔡靖 杜佳辰 +1 位作者 王庆 周泓任 《电子技术应用》 2022年第1期67-70,75,共5页
近年来,如何通过人工智能对人的面部表情进行识别分析成为一个研究热点,利用人工智能可以快速地分析人的面部情绪,并以此为基础进行进一步研究。在深度学习中,传统的卷积神经网络存在对面部表情特征的提取不充分以及计算机参数量较大的... 近年来,如何通过人工智能对人的面部表情进行识别分析成为一个研究热点,利用人工智能可以快速地分析人的面部情绪,并以此为基础进行进一步研究。在深度学习中,传统的卷积神经网络存在对面部表情特征的提取不充分以及计算机参数量较大的问题,导致分类准确率较低。因此,提出了基于VGG16网络的人脸表情识别算法,通过与InceptionV3、InceptionResNetV2、ResNet50等模型实验对比,结果表明,VGG16神经网络在FER2013PLUS测试数据集上的识别准确率为79%,准确率比传统的卷积神经网络高。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 情绪识别 vgg16
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基于改进的VGG16网络金属表面缺陷图像分类研究 被引量：6
6
作者 胡坤 吴国庆 +1 位作者 胡祖辉 王忠明 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期175-180,共6页
针对工业生产中金属表面缺陷识别存在人力消耗大、效率不高等问题,提出改进的VGG16网络金属表面缺陷图像分类方法。以VGG16网络为基础,引入注意力机制CBAM增强特征学习能力,引入Inception网络结构拓宽网络宽度,以此增强模型非线性能力;... 针对工业生产中金属表面缺陷识别存在人力消耗大、效率不高等问题,提出改进的VGG16网络金属表面缺陷图像分类方法。以VGG16网络为基础,引入注意力机制CBAM增强特征学习能力,引入Inception网络结构拓宽网络宽度,以此增强模型非线性能力;对输入图像做数据增强处理,提高网络模型鲁棒性。实验证明,改进的网络模型在数据集GC10-DET上准确率达到90.23%,在数据集NEU-CLS上准确率达到98.84%。实验结果表明该方法在金属表面缺陷分类上具有良好的实际应用意义。 展开更多
关键词 缺陷图像分类 vgg16网络 注意力机制 Inception网络
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基于VGG16-SVM-SSA的产品表面质量检测方法 被引量：4
7
作者 钟武昌 战洪飞 +3 位作者 林颖俊 叶晨 余军合 王瑞 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4435-4445,共11页
针对传统视觉检测方法容易出现漏检、错检、识别效率低等问题,提出一种基于深度学习的产品表面质量检测方法,加速产线检测效率和提高质量控制智能化水平。首先,从产品表面质量检测基本流程出发,进行产品表面质量问题建模。在此基础上,... 针对传统视觉检测方法容易出现漏检、错检、识别效率低等问题,提出一种基于深度学习的产品表面质量检测方法,加速产线检测效率和提高质量控制智能化水平。首先,从产品表面质量检测基本流程出发,进行产品表面质量问题建模。在此基础上,构建改进的VGG16网络模型进行图像识别,该模型采用支持向量机(SVM)代替VGG16网络模型中的softmax分类器,并引用麻雀搜索算法(SSA)进一步优化SVM超参数,从而增强模型分类精度。同时搭建图像缺陷特征知识库,完善标准产品表面缺陷数据体系。最后,设计开发了基于深度学习的工业云平台质量检测系统,实现产线、设备、人员之间的高效交互联通,以及产品表面质量数据的实时采集、传输、智能检测和数据管理,采用铸造叶轮案例验证了所提模型和方法的可行性。 展开更多
关键词 质量检测 vgg16网络模型 支持向量机 麻雀搜索算法 工业云平台
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基于VGG16的急性淋巴细胞白血病血液细胞显微图像人工智能辅助诊断分类研究 被引量：12
8
作者 张海涛 刘景鑫 +2 位作者 赵晓晴 胡笑含 李慧盈 《中国医疗设备》 2019年第7期1-4,9,共5页
针对临床医学中急性淋巴细胞白血病(Acute Lymphoblastic Leukemia,ALL)血液细胞显微图像分类易错、费时等问题,本文提出了一种基于深度学习VGG16卷积神经网络模型的方法去获取医学图像中高纬度的病理信息。该方法首先将样本数据进行预... 针对临床医学中急性淋巴细胞白血病(Acute Lymphoblastic Leukemia,ALL)血液细胞显微图像分类易错、费时等问题,本文提出了一种基于深度学习VGG16卷积神经网络模型的方法去获取医学图像中高纬度的病理信息。该方法首先将样本数据进行预处理,清洗出符合要求的训练集和验证集,其中还用到了超像素的方法用于训练样本的目标区域提取,然后再将预处理好的数据,输入到VGG16卷积神经网络模型中,对其进行训练,最后输入验证集进入模型中进行验证,实验结果表明,该分类方法能有效地完成ALL血液细胞显微图像是否患病的分类。 展开更多
关键词 急性淋巴细胞白血病 血液细胞显微图像 vgg16卷积神经网络 深度学习
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基于改进的VGG16网络和迁移学习的水稻氮素营养诊断 被引量：15
9
作者 张林朋 杨红云 +1 位作者 钱政 郭紫微 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期219-229,共11页
为实现水稻氮素营养的快速、准确识别,采用改进的VGG 16网络和迁移学习相结合的水稻氮素营养诊断识别方法,以杂交稻‘两优培九’为试验对象进行田间试验,设置4组不同的施氮水平(施氮量分别为0、210、300和390 kg/hm^(2)),在水稻幼穗分... 为实现水稻氮素营养的快速、准确识别,采用改进的VGG 16网络和迁移学习相结合的水稻氮素营养诊断识别方法,以杂交稻‘两优培九’为试验对象进行田间试验,设置4组不同的施氮水平(施氮量分别为0、210、300和390 kg/hm^(2)),在水稻幼穗分化期和齐穗期,扫描获取水稻叶片图像数据;通过图像预处理方法,对数据进行扩充;构建改进的VGG16和迁移学习相结合的网络模型对水稻叶片图像数据进行氮素营养诊断识别。结果表明:1)在幼穗分化期时,改进的VGG16网络的识别准确率为93.1%,模型大小约为迁移学习VGG16模型的1/6,训练时间约为1261 s。2)在水稻幼穗分化期和齐穗期,该模型微调后的识别准确率均能达到95%以上。基于迁移学习和改进的VGG16网络所建立的水稻氮素营养诊断模型具有较好的泛化能力,可以预测水稻氮素营养状况,为水稻氮素营养诊断提供参考。 展开更多
关键词 水稻 氮素营养诊断 vgg16网络 迁移学习 微调
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基于SVM⁃FTVGG16的岩屑检测方法 被引量：2
10
作者 范思萌 王梅 +1 位作者 杨二龙 孙先达 《现代电子技术》 2021年第20期103-106,共4页
岩屑图像的岩石位置检测一直都是地质勘探研究的重点之一。传统的岩屑检测方法采取人工提取特征的方式,难以获取更深层的和更抽象的语义特征,又由于岩屑图像采集的数量较少,往往不能满足深度学习所有大量训练数据集的要求,会降低其识别... 岩屑图像的岩石位置检测一直都是地质勘探研究的重点之一。传统的岩屑检测方法采取人工提取特征的方式,难以获取更深层的和更抽象的语义特征,又由于岩屑图像采集的数量较少,往往不能满足深度学习所有大量训练数据集的要求,会降低其识别效果。为解决岩屑图像识别困难和准确率问题,提出一种基于SVM⁃FTVGG16的目标检测方法。该方法采用迁移学习的方法在VGG16网络的基础上,训练岩屑图像检测FTVGG16网络模型,并使用FTVGG16网络自动进行特征提取,采用SVM分类器进行分类。最后基于非极大值抑制的方法确定目标的最终位置。实验结果表明,基于SVM⁃FTVGG16的岩石目标检测算法在检测精度上有了很大提升。 展开更多
关键词 岩屑检测 目标检测 vgg16网络 迁移学习 图像采集 图像处理 特征提取
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基于VGG16迁移学习的轴承故障诊断方法 被引量：20
11
作者 赵宇凯 徐高威 刘敏(指导) 《航天器环境工程》 2020年第5期446-451,共6页
针对轴承故障诊断问题,提出基于VGG16卷积神经网络与迁移学习的故障诊断方法。首先将轴承原始振动信号数据利用信号转图像方法进行预处理,生成相应的目标数据集;然后将已经预训练过的VGG16模型在生成的目标数据集上训练并微调;最后将微... 针对轴承故障诊断问题,提出基于VGG16卷积神经网络与迁移学习的故障诊断方法。首先将轴承原始振动信号数据利用信号转图像方法进行预处理,生成相应的目标数据集;然后将已经预训练过的VGG16模型在生成的目标数据集上训练并微调;最后将微调后的VGG16模型应用于故障诊断。将该方法分别在凯斯西储大学和辛辛那提大学的轴承数据集上进行验证,结果表明该方法能够取得接近100%的轴承故障诊断准确率,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 卷积神经网络 迁移学习 vgg16模型
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基于改进VGG16网络的半监督石刻表层裂缝识别
12
作者 张英浩 冯晅 +7 位作者 赵鹏飞 董泽君 周皓秋 张明贺 安娅菲 杨佳润 王宇恒 王刘磊 《世界地质》 CAS 2024年第3期444-451,共8页
针对如何快速准确地检测石刻表层裂缝问题,笔者建立一种改进的VGG16网络模型,将原本的3层全连接层改为2层全连接层,增加dropout正则化,并结合使用半监督学习算法,将深度学习应用于石刻表层裂缝的智能识别研究。为了检验改进后模型的性... 针对如何快速准确地检测石刻表层裂缝问题,笔者建立一种改进的VGG16网络模型,将原本的3层全连接层改为2层全连接层,增加dropout正则化,并结合使用半监督学习算法,将深度学习应用于石刻表层裂缝的智能识别研究。为了检验改进后模型的性能与准确性,选用Unet、ResNet以及原模型进行比较,使用精确率、召回率和训练时间等对模型进行综合评估。改进后的VGG16网络模型精度达到93.6%,且训练时间较原模型减少了18%,具有轻量化运算的优点,模型可以满足基本的表层裂缝识别需求,且具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 石刻 表层裂缝识别 半监督算法 改进vgg16网络
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基于改进VGG16网络的机载高光谱针叶树种分类研究 被引量：25
13
作者 汪泉 宋文龙 +2 位作者 张怡卓 陈佳昊 蒋大鹏 《森林工程》 北大核心 2021年第3期79-87,共9页
为解决针叶树种识别上存在的分类精度较低和训练时间较长的难点问题。本文提出一种基于卷积神经网络的机载高光谱影像针叶树种分类的网络模型。实验选定VGG16作为基础网络进行改进,精简了网络层的结构,重新组织了卷积核的排列,更好地适... 为解决针叶树种识别上存在的分类精度较低和训练时间较长的难点问题。本文提出一种基于卷积神经网络的机载高光谱影像针叶树种分类的网络模型。实验选定VGG16作为基础网络进行改进,精简了网络层的结构,重新组织了卷积核的排列,更好地适应高光谱分类任务,对实验选择的茶壶实验森林的机载高光谱影像数据带进行数据增强,使用Adam优化器进行训练优化,使用学习率反向时间衰减器和Early-stooping优化器加快网络拟合的速度、增加网络的泛化能力。研究结果表明,在类间差距小、类内差距大的情况下,与对比实验效果最好的未改进VGG16网络相比,针叶树种高光谱影像多标签分类的精度提高了8.17%,达到了94.47%的分类准确率,且训练时长缩减了6倍多。从而得到:将卷积核数量按照从大到小的方式排列有助于高光谱信息的提取和训练时间的缩短;网络层数的精简可以在保证模型达到拟合的前提下训练不会过度,减小训练时间;数据增强对针叶树种识别准确率的提升有着很大的帮助。 展开更多
关键词 树种分类 高光谱分析 卷积神经网络 梯度下降 主成分分析 vgg16
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基于迁移学习与VGG16深度神经网络的建筑物裂缝检测方法 被引量：16
14
作者 夏坚 周利君 张伟 《福建建设科技》 2022年第1期19-22,60,共5页
针对传统的裂缝检测方法存在裂缝样本数量少、检测效率低下、准确率不高等问题,本文提出了一种迁移学习与VGG16深度神经网络相结合的新型裂缝检测方法。该检测方法主要包括三个步骤:首先将获取的裂缝图像进行缩放、裁剪、翻转等预处理... 针对传统的裂缝检测方法存在裂缝样本数量少、检测效率低下、准确率不高等问题,本文提出了一种迁移学习与VGG16深度神经网络相结合的新型裂缝检测方法。该检测方法主要包括三个步骤:首先将获取的裂缝图像进行缩放、裁剪、翻转等预处理来进行数据集的增强;其次在Image Net数据集上进行网络的预训练,并将VGG16深度神经网络作为基础网络,将预训练的权重迁移到建筑物裂缝数据集进行训练;最后对训练好的网络进行测试。实验结果表明,该方法在建筑物裂缝数据集上的准确率达到92.20%,相较于只使用VGG16深度网络,其准确率提高了2.06%。研究表明,采用基于VGG16深度神经网络与迁移学习相结合的裂缝检测方法能够解决样本数量较少,准确率不高的问题,可为建筑物裂缝检测提供新的解决途径。 展开更多
关键词 迁移学习 图像预处理 vgg16网络 建筑裂缝检测
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基于改进VGG16的猴子图像分类方法 被引量：10
15
作者 田佳鹭 邓立国 《信息技术与网络安全》 2020年第5期6-11,共6页
为提高对细粒度图像分类的准确性和分类速度,提出基于改进VGG16和迁移学习的图像分类方法。首先从kaggle平台中获取十种不同猴子数据集,并对数据集进行标准化处理,包含图片去椒盐噪声、将数据集转换为TensorFlow中提供的统一TFRecord数... 为提高对细粒度图像分类的准确性和分类速度,提出基于改进VGG16和迁移学习的图像分类方法。首先从kaggle平台中获取十种不同猴子数据集,并对数据集进行标准化处理,包含图片去椒盐噪声、将数据集转换为TensorFlow中提供的统一TFRecord数据格式。然后迁移学习改进的VGG16卷积神经网络,模型的优化包括利用Swish作为激活函数、将softmax loss与center loss相结合作为损失函数以实现更好的聚类效果、采用性能完善的Adam优化器。用训练集训练模型以确定微调参数信息,再用测试集检验模型准确性。结果表明,该方法对猴子图像分类的准确度可达到98.875%,分类速度也得到了显著提升。与其他传统卷积神经网络模型相比,该方法具有更高的准确性和适用性。 展开更多
关键词 迁移学习 vgg16 卷积神经网络 图像分类 TFRecord
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基于改进VGG16网络的混合批量训练交通标志识别 被引量：6
16
作者 廖璐明 张伟 《电子科技》 2021年第8期8-13,共6页
针对现有交通标志识别方法存在的识别率低、识别时间长等缺点,文中在卷积神经网络的基础上提出了一种基于VGG16网络模型的改进卷积神经网络模型。对VGG16网络模型的卷积层数量、卷积核和池化层进行修改,增强网络模型的特征提取能力和精... 针对现有交通标志识别方法存在的识别率低、识别时间长等缺点,文中在卷积神经网络的基础上提出了一种基于VGG16网络模型的改进卷积神经网络模型。对VGG16网络模型的卷积层数量、卷积核和池化层进行修改,增强网络模型的特征提取能力和精简性。通过随机旋转、伸缩、偏移和对比度调整等方法对实验数据集进行数据增强,并通过激活函数、混合批量训练和提前终止正则化方法提高网络模型的识别率。改进后的VGG16网络模型利用德国交通标志数据集中进行测试,结果显示采用该模型的识别率达到98.98%,单张交通标志识别时间只需要0.24 ms。与其他模型相比,该模型在识别率和识别时间方面均具有明显优势。 展开更多
关键词 卷积神经网络 交通标志识别 vgg16 卷积层 池化层 批量 特征图 正则化
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基于改进VGG16神经网络的异常检测模型研究 被引量：5
17
作者 王浩雨 《现代计算机》 2020年第30期3-7,15,共6页
近年来,互联网在不断快速发展,对网络的管理显得愈加重要,从业人员愈加重视网络安全问题。异常检测模型可对网络攻击进行检测,对ImageNet VGG16模型进行改进,建立一种基于改进VGG16的异常检测模型,并在ISCX2012数据集上进行训练,通过计... 近年来,互联网在不断快速发展,对网络的管理显得愈加重要,从业人员愈加重视网络安全问题。异常检测模型可对网络攻击进行检测,对ImageNet VGG16模型进行改进,建立一种基于改进VGG16的异常检测模型,并在ISCX2012数据集上进行训练,通过计算F1值,取得不错的训练效果。 展开更多
关键词 异常检测 vgg16 网络安全
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基于VGG16图像特征提取和SVM的电能质量扰动分类 被引量：5
18
作者 童占北 钟建伟 +2 位作者 李祯维 吴建军 李家俊 《电工电气》 2023年第7期7-13,共7页
针对传统电能质量扰动分类方法需人工选取特征量,易受人为经验干扰的问题,提出一种基于VGG16图像特征提取和支持向量机(SVM)结合的电能质量扰动分类方法。通过格拉姆角场(GAF)将电能质量扰动信号映射到极坐标系中,生成格拉姆矩阵,并转... 针对传统电能质量扰动分类方法需人工选取特征量,易受人为经验干扰的问题,提出一种基于VGG16图像特征提取和支持向量机(SVM)结合的电能质量扰动分类方法。通过格拉姆角场(GAF)将电能质量扰动信号映射到极坐标系中,生成格拉姆矩阵,并转换为二维扰动图像;利用VGG16网络自动提取图像特征的特点,将扰动图像输入VGG16网络中进行提取;将提取的特征数据作为SVM分类器的输入,并引入十折交叉验证对SVM进行训练,以提升分类器的性能,最后对扰动信号进行准确分类。仿真结果表明,该方法对于电能质量扰动的分类具有较高的准确率。 展开更多
关键词 电能质量 扰动分类 格拉姆角场 vgg16网络 支持向量机 十折交叉验证
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基于改进VGG16网络的小尺寸图像识别研究 被引量：3
19
作者 陈灵方 张鹏 +2 位作者 李昆 杨航 邱媛媛 《现代信息科技》 2024年第23期105-109,共5页
在嵌入式系统和边缘计算中,为提高VGG16卷积神经网络对小尺寸图像识别的计算效率,通过调整模型全连接层数量、卷积核数量和使用全局平均池化替代全连接层等方式对VGG16网络进行改进,降低网络模型的可训练参数量。将改进的神经网络模型... 在嵌入式系统和边缘计算中,为提高VGG16卷积神经网络对小尺寸图像识别的计算效率,通过调整模型全连接层数量、卷积核数量和使用全局平均池化替代全连接层等方式对VGG16网络进行改进,降低网络模型的可训练参数量。将改进的神经网络模型在图像增强的CIFAR-10数据集上进行训练,训练集达到99%以上的识别准确率,测试集可以达到90%以上的识别准确率,改进后的网络模型参数量较VGG16网络参数量减少了89.04%,验证了改进网络模型的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 vgg16 CIFAR-10数据集 网络轻量化 图像增强
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基于改进VGG16的射流式鱼泵内鱼类损伤的图像识别与分类 被引量：4
20
作者 华晨晨 王奭寅 +4 位作者 徐茂森 牟介刚 范博凯 闫妍 刘思琪 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期49-57,共9页
鱼类损伤分类研究对捕捞作业过程中的鱼类健康状况监测具有重要意义。针对现有鱼类损伤研究中存在的未准确分类损伤类型的问题,在射流式鱼泵捕捞作业时鱼逐条通过泵喉管的特殊场景下,本文使用高速摄像机拍摄鱼通过泵的过程,建立了鱼类... 鱼类损伤分类研究对捕捞作业过程中的鱼类健康状况监测具有重要意义。针对现有鱼类损伤研究中存在的未准确分类损伤类型的问题,在射流式鱼泵捕捞作业时鱼逐条通过泵喉管的特殊场景下,本文使用高速摄像机拍摄鱼通过泵的过程,建立了鱼类损伤数据集,提出了一种基于VGG16改进的S-VGG卷积神经网络分类模型。损伤分类实验表明,S-VGG模型的损伤分类准确率为96.52%,比ResNet16和GoogLeNet分别提高了0.96%和8.2%。与VGG16模型相比,本文所提出的S-VGG模型仅有9层,整体参数减少了93.75%,有效地降低了模型训练所需的计算成本。本研究采用迁移学习方法进一步优化了S-VGG模型初始权重。结果表明,经过迁移学习的S-VGG*模型准确率达到了99.70%,比未进行迁移学习的S-VGG模型提高了3.18%。本研究建立的S-VGG*模型取得了良好的鱼类损伤分类效果。 展开更多
关键词 vgg16 射流式鱼泵 卷积神经网络 损伤分类 迁移学习
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