Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第11章 车辆识别

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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 计算机视觉 python mxnet VGG16
于 2022-01-01 16:59:52 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/122238339
本文介绍如何使用mxnet对预训练的VGG16进行微调，以识别斯坦福汽车数据集中的车辆。通过数据处理、配置文件设置，实现了在小数据集上的深度学习模型训练，最终在测试集上达到84.22%的rank-1和96.54%的rank-5准确率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        第三卷 第十一章 车辆识别

尝试使用mxnet库对预训练的CNN进行微调，以超过96.54%的准确率识别超过164种车辆品牌和型号（使用非常少的训练数据）。

        1、斯坦福汽车数据集简介

        斯坦福汽车数据集包含196辆汽车的16185 张图像，但是数据集中的极端类别不平衡，其中一些车辆制造商和型号被严重过度代表（例如，奥迪和宝马各有超过1000个数据点，而特斯拉只有 77 个示例）。

        您可以在此处下载数据集的存档：

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