基于深度迁移学习的饮食图像识别研究

王策仁; 彭亚雄; 陆安江

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卷积神经网络(CNN)应用于图像识别具有很大优势,但是需要足够深的网络和大量标签完善的数据集才能发挥其优越性。实际应用中,往往需要应对的是质量差和大小不一的数据集,且受硬件设备限制。为了提高图像识别效率和精度,提出一种基于深度卷积神经网络和迁移学习的识别算法。该算法首先对图像预处理和数据增强,后迁移大样本提取出的特征信息用于CNN特征提取,再接入微调网络对数据集再训练。实验结果显示,本文算法对饮食识别的精度和时间性能均有显著的提高,精确度最高可达98%以上,精度提升最高可达10%以上,时间性能提升幅度最高可达110%。

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来源
《智能计算机与应用》 |2021年第9期|113-118|共7页
作者
王策仁; 彭亚雄; 陆安江;
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作者单位

贵州大学大数据与信息工程学院;

贵阳550025;

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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
深度学习; 图像识别; 卷积神经网络; 迁移学习; 微调网络; 特征提取;

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