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- [10] 海面目标红外检测方法研究[D]. 王斌.大连海事大学. 2018
改进CaffeNet模型在水面垃圾识别中的应用
被引：11
|作者：
向伟
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史晋芳
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刘桂华
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]
徐锋
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]
黄占鳌
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]
机构：
[1] 西南科技大学制造科学与工程学院
[2] 西南科技大学制造过程测试技术省部共建教育部重点实验室
[3] 西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室
来源：
关键词：
深度学习;
卷积神经网络;
CaffeNet模型;
水面垃圾识别;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
080203 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
为了提高水面垃圾识别的准确率,提出一种改进CaffeNet的卷积神经网络模型对水面垃圾进行识别。模型改进了卷积核的大小、卷积核的数量以及增加了一层稀疏结构,进而增强了网络模型特征提取的能力,降低了网络复杂度。实验结果证明:改进的CaffeNet模型将水面垃圾的识别率提高到95. 75%,能减少水面波纹、物体倒影和桥梁等复杂环境对水面垃圾识别的影响,具有较好的水面垃圾识别效果。
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