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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.
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
【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【出 处】
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云南师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61562093,61661051);云南省应用基础研究计划重点资助项目(2016FA024);云南省应用基础研究计划青年资助项目(2016FD022)
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