基于深度卷积神经网络的车标分类

摘要：

基于深度学习框架Caffe和具有强大计算能力的GPU,运用深度神经网络AlexNet和GoogleNet,对具有不同背景的汽车图像进行网络训练,以达到车辆自动识别的目的.分别对4类车标进行网络训练与测试,实验结果表明,在图像识别分类方面,与传统识别方法相比,深度卷积神经网络更具优势.

关键词：深度学习、神经网络、车标分类、图像识别

分类号：TN919

资助基金：国家自然科学基金项目41601344,61601059;中央高校基本科研业务费专项资金项目310832163402, 310832161001, 310832171006

在线出版日期：2017-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：75-78