科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
使用基于深度神经网络的VGG模型，能有效的解决传统目标检测需要人工提取，费时费力的缺点，并提高模型的泛化能力。通过研究分析VGG模型，利用Keras框架实现了此模型在迁移学习上的应用。实验通过对不同品牌的车辆训练集训练与调参，测试集的数据准确率提高到近90%。
- 单位
使用基于深度神经网络的VGG模型，能有效的解决传统目标检测需要人工提取，费时费力的缺点，并提高模型的泛化能力。通过研究分析VGG模型，利用Keras框架实现了此模型在迁移学习上的应用。实验通过对不同品牌的车辆训练集训练与调参，测试集的数据准确率提高到近90%。
