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基于MobileNet的敏感图像识别系统设计

摘要:目前人工智能技术已经渗透到媒体日常生产的全部环节,研究面向内容安全的图像识别技术,对网络中的违法不良图像信息进行识别和监管,具有重要的现实意义。本设计利用深度可分离卷积神经网络和MobileNet模型,配合cDNN的GPU并行计算架构,对构建的敏感图像数据集进行训练。保存训练完成的模型,对敏感图像实现较高准确度的识别。

分类:期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 电信技术

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关键词:mobilenet模型 深度可分离卷积神经网络 gpu加速 

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