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2023年08期
基于卷積神經網絡的竹片顏色分類
| 作 者 | 方怡紅，伍希志，牛晗, 賈惠 |
| 第一作者 | 方怡紅 |
| 作者單位 | 湖南雙達機電有限責任公司，湖南長沙 |
| 卷 號 | 51 |
| 發表年份 | 2023 |
| 發表刊期 | 8 |
| 發表頁面 | 199-202 |
| 關 鍵 字 | 卷積神經網絡；顏色分類；竹片；ResNet；AlexNet |
| 摘 要 | 竹片顏色分類是提高竹產品表面美觀的重要工藝。提出了基于ResNet神經網絡模型與AlexNet神經網絡模型的竹片顏色分類方法，分別采用ResNet和AlexNet 2種神經網絡進行竹片顏色分類，對比ResNet與AlexNet 2種神經網絡的顏色分類準確率，并對改進后的ResNet神經網絡模型進行了顏色分類驗證。結果表明，AlexNet模型的顏色分類準確率為89.7%，優化后ResNet模型的顏色分類準確率為99.9%，顏色分類效果比AlexNet模型好。 |
| 附 件 |
基于卷積神經網絡的竹片顏色分類
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