来源:《电子技术应用》2019年第12期 作者:张璘;杨丰墒;
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基于深度学习的图像分类搜索系统

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图像分类是根据图像的信息将不同类别的图像区分开来,是计算机视觉中重要的基本问题,也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本。该系统基于Caffe深度学习框架,首先对数据集进行训练分析构建深度学习网络,提取数据集图像特征信息,得到数据对应的分类模型,然后以bvlc-imagenet训练集模型为基础,对目标图像进行扩展应用,实现"以图搜图"Web应用。(本文共计5页)       [继续阅读本文]

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电子技术应用杂志2019年第12期
电子技术应用
主办:华北计算机系统工程研究所
出版:电子技术应用杂志编辑部
出版周期:月刊
出版地:北京市

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