经典深度卷积神经网络模型在手绘草图识别中的应用研究  

Sketch Recognition Using Classic Deep Convolutional Neural Network Model

作　　者：佘鹏 甘健侯 文斌[1] 周菊香 

机构地区：[1]云南师范大学信息学院,云南昆明650500 [2]云南师范大学民族教育信息化教育部重点实验室,云南昆明650500

出　　处：《云南师范大学学报（自然科学版）》2018年第1期29-34,共6页Journal of Yunnan Normal University:Natural Sciences Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61562093;61661051);云南省应用基础研究计划重点资助项目(2016FA024);云南省应用基础研究计划青年资助项目(2016FD022)

摘　　要：通过设计多组实验策略,在TU-Berlin手绘草图数据集中,对AlexNet、GoogLeNet、VggNet和ResNet四种经典深度卷积神经网络结构进行手绘草图识别对比实验,结果表明相比其他网络结构,ResNet在手绘草图识别任务上具有更好的性能.Through the design of several groups of experimental strategies,using four kinds of classical deep convolution neural network structure with AlexNet,GoogLeNet,VggNet,ResNet do the comparison experiment in the TU-Berlin sketch dataset.The results show that compared to other network structures,ResNet has better performance on the sketch recognition task.

关 键 词：深度学习 手绘草图识别 卷积神经网络 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]