典型文献
基于卷积神经网络的多种金属腐蚀等级研究
文献摘要：
为了识别多种金属材料在不同环境中的腐蚀程度,研究卷积神经网络对国家材料环境腐蚀野外科学观测研究平台的腐蚀图谱训练模型,获取的模型可对金属腐蚀图片识别相应的腐蚀等级.实验结果表明,ResNet18、ResNet50、GoogleNet和DenseNet121四种神经网络均能够识别不同金属材料的腐蚀图谱,判断出腐蚀等级;综合准确率、交叉熵损失值和耗时,GoogleNet在样本训练利用率上更高效.
文献关键词：
金属腐蚀;卷积神经网络;图像分类
中图分类号：
作者姓名：
胡欢欢;俞文昌;王梓洋;李海涛
作者机构：
池州学院大数据与人工智能学院, 安徽 池州 247100
文献出处：
引用格式：
[1]胡欢欢;俞文昌;王梓洋;李海涛-.基于卷积神经网络的多种金属腐蚀等级研究)[J].广州化工,2022(13):152-155
A类：
B类：
金属腐蚀,等级研究,金属材料,不同环境,腐蚀程度,外科学,科学观测,观测研究,研究平台,训练模型,图片识别,ResNet18,ResNet50,GoogleNet,DenseNet121,交叉熵损失,损失值,样本训练,图像分类
AB值：
0.428402
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