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InceptionV4
InceptionV4
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CNN 在星系图像分类中达到 90% 的准确率
研究人员评估了 ResNet101 和 InceptionV4 卷积神经网络在星系图像分类方面的性能。这两个模型在 Galaxy10 DECals 数据集上均达到了约 90% 的准确率，证明了它们适用于未来的天文巡天。研究发现，在性能指标方面，ResNet101 略优于 InceptionV4。
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合成数据提高了砌体裂缝检测精度
研究人员开发了一种方法，利用卷积神经网络（CNN）提高砌体裂缝检测的准确性。他们发现，使用合成裂缝图像和真实裂缝图像的组合来训练CNN可以显著提高性能。具体来说，仅使用20%的真实数据和合成数据，其效果就可与仅使用真实数据相媲美，甚至在某些情况下更好。