《表2 不同深度卷积网络在ZF5和VGG16模型下的识别准确率》
在改进的深度卷积网络训练中,用传统的缩放输入图像尺寸后输入卷积网络的方法,与本方法进行对比,采用不同的模型进行识别对比,实验结果,如表2所示。准确率为四次试验平均值。
图表编号 | XD00133964000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.08 |
作者 | 王占云、闫志华 |
绘制单位 | 郑州大学机械工程学院、郑州大学机械工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
在改进的深度卷积网络训练中,用传统的缩放输入图像尺寸后输入卷积网络的方法,与本方法进行对比,采用不同的模型进行识别对比,实验结果,如表2所示。准确率为四次试验平均值。
图表编号 | XD00133964000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.08 |
作者 | 王占云、闫志华 |
绘制单位 | 郑州大学机械工程学院、郑州大学机械工程学院 |
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