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深度学习发展至今已经在诸多领域展现出卓越的性能,利用卷积神经网络进行图像识别是当前深度学习的重要应用之一。运用卷积神经网络对大量楼梯图片进行网络训练,使机器人在识别楼梯或类似障碍物时能自主攀爬。采用当前主流深度学习框架Caffe,使用卷积神经网络AlexNet和ResNet对楼梯图片集进行训练和测试。实验得出,ResNet的识别准确率为96.5%,AlexNet识别准确率为92.3%,相较而言,ResNet性能优于AlexNet,可以为机器人对楼梯的自动识别提供一些参考。