10.3969/j.issn.1000-3932.2021.01.014
卷积神经网络可视化在流程工业图像识别中的应用
流程工业图像识别中常常无法直观地知道被训练图像所关注的重点是否是想要模型学习的内容,因而无法确定训练模型是否符合初始训练的需求.基于Keras的卷积神经网络可视化方法来了解图像分类问题中图像哪些部分起到了关键作用,同时定位图像中物体的位置,可为后续模型训练提供参考依据.对工业现场的图像数据进行类激活热力图可视化处理后,再利用选定的网络模型进行训练,通过该方法开发的识别模型在最终测试集上达到了98.6％的正确率.
卷积神经网络、流程工业、图像识别、Keras、类激活热力图、可视化
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TQ056.8(一般性问题)
2021-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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