基于AlexNet的Oxford花卉识别方法

摘要：

介绍了对AlexNet深度卷积神经网络进行优化的一种方法,该方法能够更好的实现非刚性物体的识别,并以Oxford的102种花卉用于训练和测试,构建了一个新的卷积神经网络模型,后对测试结果进行逐步优化.原AlexNet网络测试识别精度为61.2%,优化网络结构及网络顺序后精度提高到66.3%,解决类间不平衡问题后测试精度提高为71%.结果表明,本文提到的算法可以提升大约10%的精度.

关键词：深度学习、AlexNet、花卉分类

分类号：TP1;TP2

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

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