公开(公告)号：CN112115973B

公开(公告)日：2022-07-19

申请号：CN202010829114.2

申请日：2020-08-18

Applicant: 吉林建筑大学

Inventor： 刘航 ,  白仞祥 ,  张玉红 ,  菅秀凯 ,  刘鸣泰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于涉及深度学习，图像识别技术，具体的来讲为一种基于卷积神经网络图像识别方法。该方法包括：将原始图片采用卷积神经网络进行模型训练；将待处理图片输入到训练好的模型，进行图片的识别。本发明方法在训练过程通过采用GPU模式来加速神经网络的训练，在训练模型中加入了Dropout正则化对系统进行优化处理来防止训练过程中发生过拟合现象，同时对数据集照片进行图集扩充。

公开(公告)号：CN112115973A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010829114.2

申请日：2020-08-18

Applicant: 吉林建筑大学

Inventor： 刘航 ,  白仞祥 ,  张玉红 ,  菅秀凯 ,  刘鸣泰

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于涉及深度学习，图像识别技术，具体的来讲为一种基于卷积神经网络图像识别方法。该方法包括：将原始图片采用卷积神经网络进行模型训练；将待处理图片输入到训练好的模型，进行图片的识别。本发明方法在训练过程通过采用GPU模式来加速神经网络的训练，在训练模型中加入了Dropout正则化对系统进行优化处理来防止训练过程中发生过拟合现象，同时对数据集照片进行图集扩充。