基于图像分类网络VGG实现模式识别系统的设计与实现代码大全.pdf_基于图像分类网络VGG实现资源-CSDN文库

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题目基于图像分类网络 VGG实现模式识别系统的设计与实现

1．1 基于图像分类网络 VGG 实现的模式识别系统

（1）工作的主要描述

1.背景简介

图像分类的问题，相较于目标检测、实例分割、行为识别、轨迹跟踪等难

度较大的计算机视觉任务，图像分类只需要让计算机看出图片里的物体类别，更

为基础但极为重要。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的智

能视频分析和人脸识别等，医学领域的中草药识别，互联网领域基于内容的图像

检索和相册自动归类，农业领域的害虫识别等。

2.实现方式

本案例中我们使用 VGG 网络进行中草药的图片识别，首先我们来了解一

下 VGG 模型。 VGG 是当前最流行的 CNN 模型之一，2014 年由 Simonyan 和

Zisserman发表在 ICLR 2015会议上的论文《Very Deep Convolutional Networks For

Large-scale Image Recognition》提出，其命名来源于论文作者所在的实验室 Visual

Geometry Group。VGG 设计了一种大小为 3x3 的小尺寸卷积核和池化层组成的

基础模块，通过堆叠上述基础模块构造出深度卷积神经网络，该网络在图像分类

领域取得了不错的效果，在大型分类数据集 ILSVRC 上，VGG 模型仅有 6.8% 的

top-5 test error 。VGG 模型一经推出就很受研究者们的欢迎，因为其网络结构的

设计合理，总体结构简明，且可以适用于多个领域。VGG 的设计为后续研究者

设计模型结构提供了思路。下图是 VGG-16 的网络结构示意图，一共包含 13 层

卷积和 3 层全连接层。

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