《表1 测试准精度比较:基于改进的LeNet-5轨道交通障碍物识别方法》
本文的模型训练时,搭建了ubuntu16.04系统,在Intel i7四核八线程的处理器、32GB内存和Nvidia GTX1070TI显卡,CUDA9.0的GPU加速库环境下进行实验。在tensorflow[15]框架上对改进的LeNet-5网络进行了实验,本次实验选择训练集的数据进行模型训练,训练完成后,利用测试数据集进行模型精度(accuracy)的评估。实验结果如表1所示。
图表编号 | XD00132434500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.25 |
作者 | 邓远志、林淼 |
绘制单位 | 研祥智能科技股份有限公司、国家特种计算机工程技术研究中心、研祥智能科技股份有限公司、国家特种计算机工程技术研究中心 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |