62、深度学习在汽车识别与枪支检测中的应用

深度学习在汽车识别与枪支检测中的应用

一、深度学习汽车图像分类模型

1.1 模型概述

在开发汽车图像分类的移动应用时，采用了卷积神经网络（CNN）技术。CNN由输入层、卷积层、池化层、修正线性单元（ReLU）、全连接层和Softmax组成，各部分的简要细节如下：
- 输入层与卷积层 ：CNN从源读取图像到输入层，卷积层用于从输入图像中提取特征检测器或内核。
- 修正线性单元（ReLU） ：这是一种非线性激活函数，可减少计算时间和过拟合问题，将卷积层的特征图转换为非线性特征图。
- 最大池化层 ：将图像转换为空间不变性，并构建紧凑的特征表示，用于减小图像大小，使其对各种尺寸、旋转和位移具有鲁棒性。
- 全连接层 ：通过与多个处理层相关联的计算模型，从具有多个抽象级别的源进行学习。使用前馈神经网络算法预测结果，以发现大数据集中的复杂结构。
- Softmax函数 ：用于计算每个类别的概率，选择最大概率值作为答案。

汽车图像分类模型使用Keras模型，并采用从ImageNet预训练的权重实现。

1.2 实验设置

研究人员从一个数据库中收集了用于模型开发的数据集，该数据库存储了1811张分辨率为224×224像素的汽车图像。这些图像涵盖了过去10年泰国的两种汽车型号，包括丰田Hilux（厢式货车）和本田Civic（C级轿车 - 掀背车和轿车），数据集共有26个类别，包括主模型和子模型。其中，1291张图像