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基金项目:
国家自然科学基金资助项目（11771321）； 山西省重点研发计划（201703D32111242）； 山西省社会发展科技攻关计划项目（201703D321032）；
分类号:
S862;TP181
DOI:
10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2018.04.011
期刊号:
2018,49(04)
收稿日期:
修回日期:
| 通讯作者 | 单位 |
| 李明 | 太原理工大学大数据学院 |
摘要:
将深度学习方法首次应用到金钱豹个体识别研究中,通过对山西沃成生态环境研究所2010-2016年的金钱豹影像数据进行清洗及预处理,得到训练图片540张,测试图片110张。基于Cifar-10深度学习模型,使用"Dropout"防止模型训练结果过拟合,采用多种池化方式组合训练,得到较优的金钱豹个体识别深度学习模型。最终得到的深度学习模型的识别准确率可以达到99.3%,能够有效地识别金钱豹个体。
关键字:
金钱豹;个体识别;深度学习;Cifar-10模型;Dropout;