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이미지는 우리가 일상생활에서 정보를 얻는 중요한 방식 중 하나이다. 과학이 진보하면서 컴퓨터 기술을 활용해 이미지 인식 등의 기능을 구현했다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경 네트워크를 구축하여 이미지 분류 및 식별에 있어서 keras 딥 러닝 기술을 채택하고 있다. keras는 tensorflow를 백그라운드로 사용하여 네트워크의 지원 하에 이미지를 식별하고 분류해야 한다. 그리고 우리는 딥 러닝을 그래픽화 경계면과 결합함으로써 딥 러링 응용의 실험과 개발을 보다 간단하고 이미지 식별 결과의 구현이 직관적이 있다. ...

이미지는 우리가 일상생활에서 정보를 얻는 중요한 방식 중 하나이다. 과학이 진보하면서 컴퓨터 기술을 활용해 이미지 인식 등의 기능을 구현했다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경 네트워크를 구축하여 이미지 분류 및 식별에 있어서 keras 딥 러닝 기술을 채택하고 있다. keras는 tensorflow를 백그라운드로 사용하여 네트워크의 지원 하에 이미지를 식별하고 분류해야 한다. 그리고 우리는 딥 러닝을 그래픽화 경계면과 결합함으로써 딥 러링 응용의 실험과 개발을 보다 간단하고 이미지 식별 결과의 구현이 직관적이 있다. 딥러닝 이론 학습의 더 나은 발전을 촉진할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Images are one of the important ways to obtain information in our daily life. With the advancement of science, image recognition and other functions have been realized using computer technology.
In this document, a convolutional neural network(CNN) model is constructed, and Keras deep learning t...

Images are one of the important ways to obtain information in our daily life. With the advancement of science, image recognition and other functions have been realized using computer technology.
In this document, a convolutional neural network(CNN) model is constructed, and Keras deep learning techniques are used in image classification and recognition. Keras uses TensorFlow as a background, and with the support of the network, it can recognize and classify images. In addition, through the combination of deep learning and graphical interface, the experiment and development of deep learning applications are simpler and the reflection of image recognition results is more intuitive. Can promote the further development of related theoretical learning.

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