[发明专利]一种基于卷积神经网络图像识别方法有效
| 申请号： | 202010829114.2 | 申请日： | 2020-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN112115973B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 刘航;白仞祥;张玉红;菅秀凯;刘鸣泰 | 申请（专利权）人： | 吉林建筑大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙) 21241 | 代理人： | 屈芳 |
| 地址： | 130033 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于涉及深度学习，图像识别技术，具体的来讲为一种基于卷积神经网络图像识别方法。该方法包括：将原始图片采用卷积神经网络进行模型训练；将待处理图片输入到训练好的模型，进行图片的识别。本发明方法在训练过程通过采用GPU模式来加速神经网络的训练，在训练模型中加入了Dropout正则化对系统进行优化处理来防止训练过程中发生过拟合现象，同时对数据集照片进行图集扩充。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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