本文来自于csdn，本文中提出了一种高效的、基于卷积神经网络(CNN)的图像识别方法。通过大量的实验来评估模型的性能。考虑到对现有的CCNs从头开始训练或微调预训练网络都具有一定的局限性，这个研究提出了一种更合适的想法：设计阶段在CNN模型的底部增加了两个级联卷积层。该网络能够根据不同大小的图像输入，进行自适应地调整，同时保持固定的深度，以稳定CNN结构并实现良好的识别表现。对于所提出的模型，我们采用一种称为“局部到全局”的策略，即CNN能够获取局部图像的识别决策，而全局的识别决策可通过简单的投

本文来自于csdn，本文中提出了一种高效的、基于卷积神经网络 (CNN)的图像识别方法。通过大量的实验来评估模型的性能。考虑到对现有的CCNs从头开始训练或微调预训练网络都具有一定的局限性，这个研究提出了一种更合适的想法：设计阶段在 CNN模型的底部增加了两个级联卷积层。该网络能够根据不同大小的图像输入，进行自适应地调整，同时保持固定的深度，以稳定 CNN结构并实现良好的识别表现。对