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基于卷积神经网络的细胞、碎片和线条图像分类
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摘要
CNN（卷积神经网络）在图像识别分类领域上有重要的贡献，本文使用自己设计的CNN模型（在TensorFlow平台Python3.6环境下）对三类图片cell，debris，strip进行分类。训练样本数据封装入TFRecord文件中，设计了一个三层（卷积层+池化层）+两层全连接层的CNN模型，训练集测试集取8:2的比例，对CNN模型进行训练。本模型的不同于经典的CNN模型（LeNet-5，AlexNet等都是识别的正方形的图片），以前人的模型作为参考，针对数据集图像的大小（480高，640宽单通
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