收藏本站
收藏 | 投稿 | 手機打開
二維碼
手機客戶端打開本文

基于遷移學習的垃圾分類應用

和治宇  周麗  
【摘要】:隨著環保日益增長的重要性,垃圾分類在日常生活中尤為重要。針對垃圾分類的應用,文中基于遷移學習對比使用GoogLeNet、ResNet18兩種網絡結構,在原有數據圖片基礎上進行縮放、中心裁剪、調整對比度、旋轉以及翻轉等不同操作,并且通過控制變量分別調整epoch、Batch_Size的值。結論表明:使用ResNet18網絡結構可以達到約70%的準確率,對于垃圾分類應用具有良好效果。
下載App查看全文

(如何獲取全文? 歡迎:購買知網充值卡、在線充值、在線咨詢)

CAJViewer閱讀器支持CAJ、PDF文件格式,AdobeReader僅支持PDF格式


知網文化
 快捷付款方式  訂購知網充值卡  訂購熱線  幫助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978


午夜无码片在线观看影院网址