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摘要：本发明提供了一种基于RegNet的馆藏青铜器分类识别方法，该方法按照以下步骤进行：步骤一，整理与划分青铜器图像数据集；步骤二，数据集数据增强与尺寸归一化；步骤三，搭建RegNet网络；步骤四，迁移训练RegNet网络模型：步骤五，馆藏青铜器分类识别。本发明首次将RegNet网络应用到青铜器图像识别领域，并应用迁移学习微调的方式，提高了青铜器图像分类的准确度。本发明利用迁移学习技术实现了RegNet模型快速且有效的训练。
主权项：1.一种基于RegNet的馆藏青铜器分类识别方法，其特征在于，该方法按照以下步骤进行：步骤一，整理与划分青铜器图像数据集：收集、整理与清洗青铜器图像数据集，然后划分训练集、测试集以及验证集；步骤二，数据集数据增强与尺寸归一化：以图像数量最多的类的青铜器图像为准，对数量少于该类图像三分之一的青铜器图像类别进行数据增强；数据增强后，再将青铜器图像尺寸归一化；步骤三，搭建RegNet网络；步骤四，迁移训练RegNet网络模型：基于RegNet在ImageNet数据集上已经预训练好的模型，利用迁移学习技术在青铜器图像数据集上重新训练并进行微调参数；步骤五，馆藏青铜器分类识别：将待分类青铜器图像输入到经过步骤四训练好的RegNet模型中，得到馆藏青铜器的分类结果。
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百度查询： 西北大学 一种基于RegNet的馆藏青铜器分类识别方法
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