《表1 测试识别率和平均识别率》

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《基于图像增强和深层CNN学习的交互行为识别》

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CNN模型选用在ImageNet预训练好的VGG16模型，针对现有分类问题进行微调（fine-tuning），原因是自己从头开始训练VGG16容易出现问题，fine-tuning初始化自己的网络能使网络较快收敛。把输入图片宽高随机修剪为224×224，为提高内存利用率，batchsize设置为256。为了减小网络收敛时在最优值附近小幅度波动，而不设定固定学习率，采取随着迭代次数增加逐渐减小学习率的方法，不同阶段学习率分别设置为:10-2、10-3、10-4。表1是原始数据集、数据集扩充和图像增强300次快拍训练得到模型在测试集上的准确率与平均准确率结果。