瓦斯灰显微图像的ResNet50网络多目标分类

瓦斯灰显微图像的ResNet50网络多目标分类

由于瓦斯灰显微图像具有类别多样、背景复杂、边缘模糊等特点,仅用传统的计算机视觉分类方法对目标图片分类识别率较差.针对此问题,提出一种基于深度卷积残差网络(Deep Convolutional Residual Network)分类方法.在Caffe框架下,以ResNet50为网络模型,设计一种瓦斯灰显微图像多目标自动分类的模型,实验结果表明,ResNet50模型识别图像的正确率要高于其余网络,达到98.75%,说明该模型具有较强的特征提取能力....

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Veröffentlicht in:宜宾学院学报 2019-12, Vol.19 (12), p.54-57
Hauptverfasser: 陈思敏, 王培珍, 余晨
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:由于瓦斯灰显微图像具有类别多样、背景复杂、边缘模糊等特点,仅用传统的计算机视觉分类方法对目标图片分类识别率较差.针对此问题,提出一种基于深度卷积残差网络(Deep Convolutional Residual Network)分类方法.在Caffe框架下,以ResNet50为网络模型,设计一种瓦斯灰显微图像多目标自动分类的模型,实验结果表明,ResNet50模型识别图像的正确率要高于其余网络,达到98.75%,说明该模型具有较强的特征提取能力.
ISSN:1671-5365
DOI:10.19504/j.cnki.issn1671-5365.20190617.001