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时间：2020-12-12
《基于Caffe深度学习的图像识别ppt课件.pptx》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、题目：基于GPU的智能图像识别操作流程及效果研究背景研究内容概述主要工作流程主要成果（一）：制作VOC数据集VOC：一种专用于图像识别和分类的标准化的数据格式制作VOC数据集步骤：1.对原始照片统一规则命名、统一大小（shell脚本完成）2.使用labeImg工具标记目标区域，生成XML标签3.分割数据集，主要分训练文件和测试文件（Python完成）主要成果（二）：训练VGGNet模型VGGNet：16~19层深的深度卷积神经网络训练过程采用SSD网络，重点研究参数配置（Python完成）训练效果评估损失函数loss的变化主要成果（三）：实现目
2、标识别和位置计算目标识别核心步骤：1.采用Python代码运行Caffe网络实现目标检测2.对检测结果分析并计算距离和位置检测效果评估指标数值主要影响因素目标识别准确度70%以上训练样本数量和迭代次数位置计算精度2cm（1.5米以内）单次检测时间520msGPU计算能力主要成果（四）：GPU加速效果分析和验证不同型号（计算能力）GPU在训练中的表现指标联想PC机JetsonTX1CPUIntel酷睿i74500UARMA57运行内存4G4GGPUGeForceGT730MNVIDIAMaxweⅡGPU计算能力3.05.3检测单次目标平均时间86
3、5ms523ms实时检测的最高帧率2.74.5两台设备目标检测性能比较加速效果展望增加样本数量和迭代次数，改进算法，实现更高的精度研究多方面的GPU加速的方案，实现更快的计算速度
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