【摘 要】
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针对目前常见的纤维分类技术中，分类结果受人的主观影响大、检测设备昂贵、检测时间长等问题，提出一种基于ImageNet数据集预训练的改进ResNet-50残差神经网络分类方法，并对4种纤维结构较相似的动物毛发纤维进行分类。使用自建训练集和测试集，以TensorFlow和Keras为框架，利用ResNet-50和VGG-16的基础模型进行验证；再通过加入Dropout层和数据增强策略等方式，改进Res
【机 构】
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广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（51875108）；
论文部分内容阅读
针对目前常见的纤维分类技术中，分类结果受人的主观影响大、检测设备昂贵、检测时间长等问题，提出一种基于ImageNet数据集预训练的改进ResNet-50残差神经网络分类方法，并对4种纤维结构较相似的动物毛发纤维进行分类。使用自建训练集和测试集，以TensorFlow和Keras为框架，利用ResNet-50和VGG-16的基础模型进行验证；再通过加入Dropout层和数据增强策略等方式，改进ResNet-50的网络结构和参数并重新训练；最后使用测试集进行评估，得到新网络模型在测试集上的混淆矩阵并对比各项性能指标。结果表明，改进后的ResNet-50网络模型平均准确率98.88%,综合评估分数98.88%,有更优的综合分类性能。
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