TensorFlow在图像识别系统中的应用

人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google人工智能系统TensorFlow的深度学习开发平台,可以快速搭建出深度可分离卷积神经网络。文中采用MobileNet模型,Ubuntu16.04开源Linux操作系统,CUDA9.0运算平台,cuDNN7.0.5并行架构,设计Python爬虫程序构建数据集,运用TensorBoard对模型进行可视化。通过对此类模型进行重建和训练,保存训练完成的模型,对图像实现了较高准确度的识别。完成在不同迭代次数下模型性能的测试和分析,通过与Inceptionv3模型的准确度与迭代周期进行对比,表明MobileNet在移动端、嵌入端以及网络规模大小和内存限制时具有较好的推广应用价值。