【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的图像识别模型建立方法
[0001]本专利技术涉及计算机视觉领域,尤其涉及一种基于深度学习的图像识别模型建立方法
。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的快速发展,计算机视觉领域也取得了巨大的进步
。
图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,它通过对图像进行分类,实现对图像中物体的识别
。
在图像分类领域,深度学习已经成为了一种非常有效的技术,已经得到了广泛的应用
。
[0003]现有技术中,图像识别的实现主要依赖于深度学习算法
。
其中,最流行的深度学习算法是卷积神经网络
(Convolutional Neural Network,CNN)。CNN
算法通过对图像的卷积
、
池化等操作,实现对图像的识别
。
[0004]然而,现有
CNN
算法工具存在一些缺点
。
首先,
CNN
算法需要大量的训练数据和计算资源,否则识别效果会很差
。
其次,
CNN
算法的识别精度受到训练数据的限制,当训练数据不足或者数据质量不好时,识别精度会下降
。
最后,缺乏结合云计算的较优的整体实现方案
。
[0005]现有
CNN
算法存在以下缺点
:
[0006]1.
需要大量的训练数据和计算资源
[0007]CNN
算法需要大量的训练 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于深度学习的图像识别模型建立方法,其特征在于,所述建立方法包括:数据准备,收集并准备图像数据集;构建
CNN
基本模型,定义
CNN
的基本结构,包括卷积层
、
池化层和激活函数;构建残差块,定义残差块的结构;构建
ResNet
模型,使用多个残差块堆叠构建
ResNet
模型;添加全局平均池化层,在
ResNet
的最后添加一个全局平均池化层,将特征图转换为向量;添加全连接层,在全局平均池化层之后添加全连接层,用于对特征向量进行分类;定义损失函数,选择交叉熵损失函数作为图像分类任务的损失函数;优化器选择
Adam
,用于更新模型参数以最小化损失函数;训练模型,使用训练集对模型进行训练;模型评估,使用测试集来评估模型的性能;模型部署
。2.
根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像识别模型建立方法,其特征在于,所述收集并准备图像数据集具体包括:训练集
、
验证集和测试集;对图像进行预处理,进行调整大小
、
归一化和数据增强的处理
。3.
根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像识别模型建立方法,其特征在于,所述构建
CNN
基本模型,定义
CNN
的基本结构具体包括:
CNN
基本模型中有三种主要类型的层:卷积层
、
池化层
、
完全连接层;所述卷积层是卷积网络的第一层;层位于另一个卷积层或池化层之后;完全连接层是网络中的最后一层;随着层数的增加,模型的复杂性也会增加,模型识别更大的图像部分;随着图像数据在
CNN
的层层推进,网络开始识别...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐平,
申请(专利权)人:北银金融科技有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
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