基于深度卷积神经网络的物体识别算法

智研平台会员

登录机构账号

复制成功

设置

万方会员

暂未开通会员

开通即享超值福利、会员权益
优质内容推荐

简繁

搜索

DOI: 10.18686/kygl.v3i6.44363

基于深度卷积神经网络的物体识别算法

全文直达

引用

收藏

打印

摘要：在计算机物体识别中，深度卷积神经网络因其独特的作用机制，能够凭借其场景数据库，将单通道的信息进行转换，形成三通道信息，之后通过训练集内彩色图片及三通道深度图片，通过微调神经网络模型，提取图片特征，经三层卷积层和一个全列阶层，串联两种模态特征，将提取的算法在场景理解物体中应用，可以对彩色、深度图片的特征进行训练分析，从而能提升物体分类的准确性。

关键词：

深度卷积神经网络；物体识别；模型

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3751

年,卷(期)：2021,3(6)

x