基于改进DenseNet169迁移学习的轮胎分类研究

为了解决对新生产轮胎分类识别,提出了一种基于改进DenseNet169结合迁移学习方法,用于新生产轮胎分类任务。首先,为了增强模型的泛化性能,采用了数据增强技术来扩展训练数据集;然后,使用图像预处理方法对图像进行标准化、尺寸调整及消除背景干扰等操作,以减少噪声和提取轮胎图像的关键特征;接下来,将在大型图像数据集上预训练的DenseNet169模型作为初始模型,通过改进DenseNet169网络全连接层,并融合了SENet注意力机制结合迁移学习的方法,在目标轮胎分类任务上进行训练;最后,对不同的优化算法和网络模型进行了性能比较,采用了准确率、精准率、召回率和F1值等评价指标来评估模型的性能,并将与其他网络模型方法进行了比较。结果表明,提出DenseNet169-T结合迁移学习的方法在轮胎分类任务中取得了优秀的性能,其对轮胎分类准确率为98.786%,显示出改进DenseNet169的有效性和迁移学习的优势。

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本文档关键词:轮胎,迁移,改进,学习,研究