卷积神经网络图像识别车辆类型
卷积神经网络图像识别车辆类型
1、图像
自行车:

汽车:

摩托车:

2、数据集目录

3、流程
1、获取数据,把图像转成矩阵,并随机划分训练集、测试集
2、把标签转为数值,将标签向量转换为二值矩阵
3、图像数据归一化,0-1之间的值
4、构造卷积神经网络
5、设置图像输入形状(32, 32, 3)
6、设置卷积、池化层输出为三维矩阵
7、三维平展为一维,输入全连接层
8、输出层使用 softmax 激活函数,用于多分类问题
9、初始化 RMSprop 优化器
10、编译模型,多分类交叉熵损失函数,使用RMSprop自适应学习率的优化器,使用accuracy准确率作为衡量指标
11、添加训练轮数早停止机制
12、增加相关文章:
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