近年來,隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）等深度學(xué)習(xí)模型的廣泛使用,人工智能（Artificial Intelligence,AI）領(lǐng)域有了突破性的進(jìn)展,尤其是在圖像識別領(lǐng)域里取得了前所未有的提升。由此,本文在整理與總結(jié)國內(nèi)外卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論成果與應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,結(jié)合當(dāng)下較為熱門的TensorFlow和Keras深度學(xué)習(xí)框架,構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的天然寶石圖像分類模型。并針對小樣本數(shù)據(jù)集設(shè)計了不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體系,提出了改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)架。完成的主要工作如下:（1）首先做了基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像分類應(yīng)用領(lǐng)域中的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢的綜述,并對理解網(wǎng)絡(luò)模型所需的基本算法進(jìn)行了介紹,以此為基礎(chǔ),在已搭建好的計算機平臺上訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典模型ZFNet、VGGNet13以及VGGNet16,對幾種算法的識別率和速率進(jìn)行對比分析,研究影響卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別性能的結(jié)構(gòu)和方法,最終選擇VGGNet13作為基準(zhǔn)模型。（2）為了更好的訓(xùn)練小樣本寶石數(shù)據(jù)集,提出一種基于VGGNet13改進(jìn)的算法,通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度參數(shù),如濾波器的大... 

【文章來源】：成都理工大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

中國、美國、俄羅斯等主要國家的AI戰(zhàn)略布局簡介基于上述背景，圖像識別作為人工智能所涉及的行業(yè)領(lǐng)域之一，通過對圖像

論文研究技術(shù)路線

濾波器的個數(shù)為 6 個。圖 2-1 所示為不同濾波器下的卷積效果對越小，可訓(xùn)練的參數(shù)越小。表 2-2 所示為不同大小濾波器的卷積效果器大小為 1*1 時，可訓(xùn)練參數(shù)為 12，使計算復(fù)雜度降低。然而在實當(dāng)使用比較小的卷積核時可能無法表示其特征。在本文研究中，以t 為基礎(chǔ)，選取濾波器大小為 3*3。表 2-2 不同濾波器下卷積結(jié)果對比圖像尺寸 224*224*3 224*224*3 224*224*3器大小 1*1 3*3 6*6器個數(shù) 6 6 6圖像尺寸 224*224*3 222*222*3 219*219*3元數(shù)量 224*224*6=301056 222*222*6=295704 219*219*6=2練參數(shù) （1*1*1+1）*6=12 （3*3*3+1）*6=168 （6*6*6+1）*6為 1*1 的濾波器有 1*1*1=1 個 unit 參數(shù)和一個 bias 參數(shù)，一共有 6 個濾波器，填充因子為0時，輸入圖像為224，濾波器尺寸為F，則輸出圖像表達(dá)式為（22

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小樣本的茶樹病害圖像識別[J]. 孫云云,江朝暉,董偉,張立平,饒元,李紹穩(wěn).  江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報. 2019(01)
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碩士論文
[1]基于Android和iOS的家用呼吸機移動終端APP的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 馮蕾.山東大學(xué) 2018
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類優(yōu)化算法的研究與驗證[D]. 石琪.北京交通大學(xué) 2017
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類技術(shù)研究[D]. 楚敏南.湘潭大學(xué) 2015



本文編號：3492251