《表1 训练网络损失和识别精确率》

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《基于改进Mask R-CNN的火焰图像识别算法》

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训练时，每迭代1 000次，对火焰图像进行一次预测。经过15 000次的迭代后，训练网络初步具备识别火焰目标能力，并可以给出目标是否是火焰的概率。网络训练过程损失和识别精度如表1所示。从表1可以看出，经过5 000次迭代后，训练得到有效收敛并逐步下降，在15 000次左右平稳，说明网络得到了有效学习。训练网络的识别精确率也随之提升，达90%以上。