《表2 原始数据集和RLH数据集训练对比》

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《基于卷积神经网络的桥梁裂缝识别和测量方法》

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在caffe框架下采用GoogLeNet网络模型分别训练原始数据集和经过RLH处理的数据集，训练次数定为2 000次，定义测试集准确率为被正确分类的裂缝和背景图片与放入网络的总裂缝和背景图片的比值，测试集准确率对比如表2所示。统计4次训练结果平均值，相对于原始数据，采用RLH处理的数据训练集准确率提升了1.91个百分点，测试集准确率提升了3.07个百分点。