发明专利 已授权

一种基于迁移学习及ResNet50神经网络的图像识别方法及系统

📄 申请号:CN202310722593.1 📄 发布日:2026/05/18

著录项目信息

申请日
2023-06-19
公开号
CN116824239B
公开日
2026-03-06
申请人
淮阴工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智能安防, 工业质检, 医疗影像, 自动驾驶, 智慧城市

摘要

本发明公开了一种基于迁移学习及ResNet50神经网络的图像识别方法及系统,该方法包括构建ResNet50神经网络作为基准模型,并对该模型进行优化改进;采用迁移学习方式对优化改进后的基准模型进行训练,建立图像预识别模型;建立样本图像数据集,并对数据集内图像进行预处理;基于图像预识别模型,采用五折交叉验证的方法对预处理后样本图像数据集进行划分训练集和测试集;利用训练集对图像预识别模型进行训练获得图像识别模型;利用测试集对训练好的图像识别模型进行测试;该系统包括数据处理模块、模型训练模块、模型分析模块。本发明解决了现有技术图像识别方法存在的识别性能差、准确率低、小目标物体难以被准确地检测和定位、模型训练时需要大量数据的问题。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

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