基于GoogLeNet的场景识别研究

作者:蔡青青; 崔志强; 王睿; 张尚然
来源:中国新技术新产品, 2020, (08): 37-38.
DOI:10.13612/j.cnki.cntp.2020.08.017

摘要

场景识别技术属于机器视觉的研究内容,是图像理解的常见任务,一直受到广泛关注。随着人工智能专业的发展,卷积神经网络在图像理解与识别领域取得了许多成果。因此,该文基于常用的卷积神经网络模型GoogLeNet和残差网络设计了场景识别模型。通过设计的模型提取场景图像特征,并利用卷积神经网络模型进行场景识别,最终完成对场景的分类识别任务。实验结果证明了卷积神经网络在研究场景识别问题上的有效性。

  • 单位
    承德石油高等专科学校