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基于深度学习框架Caffe和具有强大计算能力的GPU,运用深度神经网络AlexNet和GoogleNet,对具有不同背景的汽车图像进行网络训练,以达到车辆自动识别的目的。分别对4类车标进行网络训练与测试,实验结果表明,在图像识别分类方面,与传统识别方法相比,深度卷积神经网络更具优势。
基于深度卷积神经网络的车标分类
【摘 要】
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基于深度学习框架Caffe和具有强大计算能力的GPU,运用深度神经网络AlexNet和GoogleNet,对具有不同背景的汽车图像进行网络训练,以达到车辆自动识别的目的。分别对4类车标进行
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省智能交通系统工程技术研究中心智能图像处理研究室
【出 处】
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工业仪表与自动化装置
【发表日期】
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2017年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41601344,61601059);中央高校基本科研业务费专项资金项目(310832163402,310832161001,310832171006)
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