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摘要
卷积神经网络由于其出色的性能，在计算机视觉领域被广泛使用。尤其在提倡工业智能化、无人化的时代背景下。基于卷积神经网络的计算机视觉项目得到了极大的发展。但是由于卷积神经网络其自身特性所限制。网络模型常常出现所需数据量大、模型训练困难等问题。并且，在实际项目中，由于机器成本、重量等限制。对模型是否可以在低成本、低性能环境下保持可用性能提出了很高的要求。
本文在分析了计算机视觉领域常用的经典模型，并对ResNet18、GoogLeNet进行迁移学习，用来与本文模型进行对照。在经过30次epochs训练后上述两个模型分别达到了90.9%
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