基于自適應(yīng)調(diào)整VGG16網(wǎng)絡(luò)的高色差視頻圖像預(yù)測

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摘要：為了提升高色差視頻圖像自動分類的精確度，文章采用開源的深度學(xué)習(xí)框架Pylorch，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的高色差圖像分類方法．文章針對高色差圖像分類提出一種調(diào)整后的VGG16網(wǎng)絡(luò)模型（ Ad_VGG16），該網(wǎng)絡(luò)利用正負(fù)例樣本均衡化和學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整來優(yōu)化過擬合和局部最小值問題，其次因高色差圖像分類效果與輸入圖像大小有很大關(guān)系，則修改VGG16網(wǎng)絡(luò)第一個全連接層以適應(yīng)任意大小的輸入圖像，再采用交叉驗證來提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。（剩余3902字）