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關鍵詞：cnn 空洞卷積 swish 快遞logo 

摘要：論文主要在空洞卷積后采用Swish激活函數作為模型的卷積層來替代傳統的卷積層加池化層。論文針對6大快遞公司(EMS、順豐、申通、圓通、中通、韻達)的快遞運單logo圖標進行分類識別。論文設計6層網絡結構,包含4層卷積層和1層全鏈接層和1層Softmax回歸層。CNN模型實現中,以在生活中采集650張快遞logo作為原始數據,首先對原圖采用鏡像和裁剪的方式將數據增強到48100的數據集;在網絡訓練中采用Adam算法來迭代更新網絡參數。網絡的整體模型基于深度學習框架Tensorflow實現。實驗結果顯示采用空洞卷積及Swish函數激活后,測試集的識別正確率達到97.6%,相比于傳統卷積提高3.1%。

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