一种基于卷积神经网络的船舶识别方法

论文摘要

提出一种基于卷积神经网络的船舶图像识别模型,该方法使用改进的VGGNet模型从船舶图像中提取特征.通过对不同的卷积层和卷积核的模型架构的研究,选择效果最好的架构作为识别模型架构.实验中使用Adam算法作为梯度下降方法的优化函数,最终,测试集识别率达到92%以上.实验结果验证了该模型的有效性.

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类型: 期刊论文

作者: 路凯

关键词: 船舶图像,识别,分类,卷积神经网络

来源: 许昌学院学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 船舶工业,计算机软件及计算机应用

单位: 许昌学院信息工程学院

基金: 河南省高等学校重点科研项目(18A520010),许昌学院科研基金重点项目(2019ZD005)

分类号: U675.7;TP391.41

页码: 111-115

总页数: 5

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标签：船舶图像论文;  识别论文;  分类论文;  卷积神经网络论文;