基于改进ResNet18模型摄影风格分类识别方法

摘要：

针对有光摄影平台对各种摄影图片分类识别精准性差、效率低等问题,提出了一种基于改进ResNet18网络模型优化的摄影风格识别方法.通过在原始的ResNet18网络模型中每个残差块后分别加入通道注意力机制、增加Dropout函数和使用Adam(Adaptive moment estimation)优化器实现模型自适应学习率,构造以ResNet18网络模型为骨干基础的改进模型.强化了网络对各类摄影风格图像的特征提取能力,提高图像识别的精度.试验以五类摄影风格(少数民族、婚纱、cosplay、中式、赫本)为主要研

关键词：摄影风格分类、改进resnet18、注意力机制、深度学习

分类号：TP389.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：193-195