基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法
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陈占琦, 张玉安, 王文志, 李丹, 何杰, 宋仁德
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Multiscale Feature Fusion Yak Face Recognition Algorithm Based on Transfer Learning
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CHEN Zhanqi, ZHANG Yu'an, WANG Wenzhi, LI Dan, HE Jie, SONG Rende
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表2 不同试验方案的性能指标对照
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Table 2 Comparison of performance indicators of different experiments
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试验方案 | F1值/% | 模型大小/MB | 准确率/% | 可训练参 数量/M |
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T-M-VGG | 95.43 | 70.75 | 96.01 | 3.73 | 文献[9]结构 | 88.03 | 166.33 | 88.03 | 7.07 | 文献[10]结构 | 82.07 | 263.02 | 82.89 | 34.47 | 文献[11]结构 | 81.92 | 263.16 | 82.63 | 34.48 | 文献[25]结构 | 83.57 | 74.85 | 84.24 | 9.80 | VGG16 | 92.85 | 502.48 | 93.02 | 65.85 | Mb-Net-L | 93.29 | 34.74 | 93.91 | 4.46 | Mb-Net-S | 94.60 | 13.65 | 94.62 | 1.72 | InceptionV3 | 95.01 | 170.13 | 95.16 | 22.17 | FaceNet结构 | 95.60 | 418.71 | 95.68 | 54.57 | Tr-L-VGG16 | 20.64 | 56.96 | 28.38 | 0.10 |
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