基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的坑洼道路識別和檢測

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摘 要：針對路面坑洼圖片進行圖像預(yù)處理，包括圖像裁剪、去噪和歸一化處理以及數(shù)據(jù)增強操作，以此提高模型的泛化能力并降低過擬合的風(fēng)險，增強數(shù)據(jù)的多樣性。利用遷移學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建了基于VGG16架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型。在模型構(gòu)建過程中，引入了全局平均池化層和自定義頂層，以實現(xiàn)對坑洼道路圖像的準(zhǔn)確分類和識別。為了進一步優(yōu)化模型的性能，應(yīng)用了Sigmoid激活函數(shù)、ReLU激活函數(shù)，并添加了全連接層以及Dropout層等，以提高模型的非線性擬合能力并減少過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。（剩余7692字）