基于卷积神经网络的图像分类研究与应用

摘要：

现阶段在开展目标检测工作时,当需要更换检测目标时就需要完成卷积神经网络的重新训练,导致在更换检测目标时投入更多的训练成本,花费更多的时间,降低了目标检测的准确率和效率.针对这种问题,提出了准确划分检测目标各个检测状态的种类,对输入的图像实时使用卷积神经网络图像分类模型完成图像分类,借助图像分类类别来完成检测目标状态判定.测试表明,这种方法能够满足检测目标快速更换的要求,能够极大提高检测目标的准确性,同时也在很大程度上降低了训练成本.

关键词：图像分类、卷积神经网络、图像检测

所属期刊栏目：6

分类号：TN919.81

在线出版日期：2023-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：93-97