基于卷积神经网络的人体穴位识别研究
信息工程
基于卷积神经网络的人体穴位识别研究
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目的：
基于卷积神经网络技术对人体穴位进行识别研究。
方法：
针对人体穴位识别问题构建FasterRCNN模型，并基于该模型构建实用的微信小程序。
结果：
综合使用Early Stopping策略和Dropout技术可以有效地避免过拟合。在模型训练过程中，通过设置一个最大迭代次数和一个最小性能提升阈值来触发Early Stopping策略，以提前停止训练。同时，可以在神经网络的各个层中应用Dropout技术，以降低模型的复杂度并增强模型的泛化能力。经过不断的调参训练，穴位模型的测试集map最终达到了92%左右，经过30次的迭代损失函数也达到了收敛该模型充分发挥了卷积神经网络的优势，既保证了识别的准确性，又实现了实时性，经过实验验证具有较高的准确性和稳定性。
结论：
基于卷积神经网络技术构建的微信小程序，用户可以随时随地获取穴位信息，了解穴位知识，为民众提供便捷的健康服务。
卷积神经网络FasterRCNN模型人体穴位识别微信小程序
