基于迁移学习的名家画作数字化识别与分类

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户：talen

【摘要】

：

在数字化过程中,如何将不同时期不同风格的未署名画作快速分类成为一个难题。针对以上问题,提出一种通过迁移学习的卷积神经网络的识别分类方法。Res Net-50神经网络模型在ImageN et数据集上完成预训练,通过迁移学习的方式将特征参数迁移到WikiArt数据集上处理选取的23位画家的400幅画作(总共9200幅)。通过迁移学习ResNet-50和DenseNet-201两个神经网络模型对比,发现

【作者】

：

邓旭赵连军郇静

【机构】

：

山东理工大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

计算机工程与设计

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

名家画作数字化卷积神经网络迁移学习图像识别 famous artist’s painting digitization CNN transfer lea

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