基于改进VGG网络的火灾图像识别

摘要：

针对不同场景下火灾图像的识别问题,提出一种利用残差网络改进VGG16 的模型.首先,将VGG16 原有的 3 层全连接层改为 1 层,并增加dropout层以防止过拟合.其次,在残差块中的卷积层之后添加BatchNorm2d函数,对数据进行归一化处理.结果表明,改进的VGG16 网络准确率、召回率和AUC值等指标性能均优于VGG16和Resnet34网络,能够对火灾图像进行快速、准确的识别.

关键词：火灾图片、残差网络、VGG16、深度学习

所属期刊栏目：7

分类号：TP183;X928.7(自动化基础理论)

在线出版日期：2023-08-03（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：75-79