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基于卷积神经网络的车型识别
摘要卷积神经网络是目前人工智能研究领域中非常重要的一部分,也在语言识别、图像分割、图像识别、自然语言处理等方面取得了巨大的成就。本文介绍了卷积神经网络的基本结构、演变历程及其原理,利用神经网络表征学习的能力,构建了一种用于车型识别的神经网络结构。该网络结构包含了三个卷积层、一个池化层、六个Inception单元和两个全连接层。把大量采集的原始数据图像标准化处理之后,输入自建的数据集进行训练网络,使该网络的识别率达到较高的精
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