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文档简介
题 目：基于GPU的智能图像识别 操作流程及效果,研究背景,研究内容概述,主要工作流程,主要成果（一）：制作VOC数据集,VOC：一种专用于图像识别和分类的标准化的数据格式 制作VOC数据集步骤： 1.对原始照片统一规则命名、统一大小（shell脚本完成） 2.使用labeImg工具标记目标区域，生成XML标签 3.分割数据集，主要分训练文件和测试文件（Python完成,主要成果（二）：训练VGGNet模型,VGGNet：1619层深的深度卷积神经网络 训练过程 采用SSD网络，重点研究参数配置（Python完成） 训练效果评估 损失函数loss的变化,主要成果（三）：实现目标识别和位置计算,目标识别核心步骤： 1.采用Python代码运行Caffe网络实现目标检测 2.对检测结果分析并计算距离和位置 检测效果评估,主要成果（四）：GPU加速效果分析和验证,两台设备目标检测性能比较,加速效果,展望,增加样本数量和迭代次数，改进算法，实现更高的精度 研究多方面的GPU加速的方案，实现更快的计算速度
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