卷积神经网络识别侧扫声呐影像的研究 下载：49 浏览：441

张博宇 王晓 杨敬华 朱邦彦 《低碳研究》 2019年2期

摘要: 卷积神经网络是当前应用最广泛的图像识别算法,利用大量数据对网络进行训练,即可达到快速、高效地对图像进行识别的目的 .由于卷积神经网络结构众多,且同一数据在不同网络表现也不尽相同,为了选择适用于分析沉船声呐数据的网络,使用Python搭建LeNet 5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet系列(ResNet50、Res Net101、ResNet152)、DenseNet系列(DenSeNet121、DenSeNet169、DenSeNet201、DenSeNet264)六种共11个卷积神经网络结构,以侧扫声呐沉船影像为数据集进行实验.结果 表明,DenSeNet121是6种网络中最适合用于水下沉船图像识别的网络结构.