基于CNN的动物识别研究

作者：李建伟; 郑永果cnn动物识别l2正则化dropout增大数据集

摘要：为实现AI动物自动化识别并提高识别精度,提出以CNN为基础的动物识别方法。首先对全景图像进行预处理,包括对图像进行随机裁剪、翻转以及调整各种属性等;然后通过加入L2正则化和dropout方法进行优化,对CNN进行自动分类识别。实验结果表明,该方法能有效优化CNN对于小数据集存在的过拟合现象,将动物识别准确率提升8%以上,同时增大数据集将动物识别准确率提升4%左右。

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