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经典深度卷积神经网络模型在手绘草图识别中的应用研究

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摘要

通过设计多组实验策略,在TU-Berlin手绘草图数据集中,对AlexNet、GoogLeNet、VggNet和ResNet四种经典深度卷积神经网络结构进行手绘草图识别对比实验,结果表明相比其他网络结构,ResNet在手绘草图识别任务上具有更好的性能.

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来源
《云南师范大学学报：自然科学版》 |2018年第1期|29-34|共6页
作者
佘鹏; 甘健侯; 文斌; 周菊香;
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作者单位

云南师范大学信息学院;

云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
深度学习; 手绘草图识别; 卷积神经网络;

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