基于SSD和TensorFlow的图像识别与定位算法

姜华; 孙勇

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随着机器视觉技术发展,对识别速度、准确率和项目开发周期等方面都提出了更高的要求.人工智能无疑是较好的解决方式,而以往从底层编程搭建深度学习框架在技术和项目进度上都很难满足要求.为了满足图像识别要求,选择专用的图像处理服务器进行训练与识别,并对其主要部件进行选型.对SSD模型结构进行了分析,根据各层次结构计算了一次训练与前向运算过程中所需计算的参数及内存要求.通过开源的深度学习框架TensorFLow、SSD识别模型,在Python环境下设计图像格式转换、图像识别和定位程序.并在VOT2016标准数据集中进行测试.测试结果显示,在速度和识别成功率上都符合预期要求.

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来源
《计算机时代》 |2019年第6期|71-75|共5页
作者
姜华; 孙勇;
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作者单位

浙江省工业和信息化研究院;

浙江杭州 310000;

浙江交通职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
机器视觉; 深度学习; Tensor Flow; SSD; 定位;

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