《表1 微波消解程序：一种基于深度神经网络的变电站巡检机器人路面识别方法》

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《一种基于深度神经网络的变电站巡检机器人路面识别方法》

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这里选择一个基于BVLC Caffe的全卷积神经网络，创建HM-DCNN，网络结构如图2所示。在输入层和输出层之间总共有五个卷积层。该网络使用整流线性单元（Re LU）作为非线性激活函数，最后通过sigmoid对语义分割的散点进行区分，并构建相应的DCNN架构。根据对DCNN中不同分层的功能描述，建立相应卷积网络的参数如表1所示。