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公开(公告)号：CN116468943A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310411744.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种高效管件图像分类方法，包括，采集管件图像数据集；对采集到的图像进行归一化处理；将数据集分成训练集和测试集两部分；对训练集图片进行数据增强；用瓶颈结构构建轻量化卷积神经网络；使用训练集训练神经网络模型并用测试集验证效果。与传统分类方法相比，本发明能够最更大程度的扩展管件图像的特征维度，对不同管件图片类型的适应性更强，模型的体积更小、运行速度更快。
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