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基于GoogLeNet的色织物花型分类
作者：
张宏伟|张凌婕|李鹏飞|宋执环
时间：
2017/6/12
浏览：
4544
次
摘 要：
针对色织物花型人工视觉分类效率低的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络( CNN )的色织物花型图像识别分类方法。构建了 18 种类别的色织物花型图像样本数据库,建立了基于 GoogLeNet 的色织物花型分类深度卷积神经网络,并通过实验分析选择最优的训练迭代期与学习率。结果表明利用深度神经网络分类识别色织物花型是可行、有效的。
关键词：
深度卷积网络;色织物;花型分类
作 者：
张宏伟(西安工程大学)
张凌婕(浙江大学工业控制技术国家重点实验室)
李鹏飞(西安工程大学)
宋执环(浙江大学工业控制技术国家重点实验室)
下载附件：
基于GoogLeNet的色织物花型分类
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