基于迁移学习和卷积神经网络的桥梁图像美学评价

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摘要： 为了在桥梁方案设计中实现桥梁美学智能评价，提出一种基于迁移学习和卷积神经网络的桥梁图像美学自动评价方法。首先，通过冻结部分卷积层和修改丢弃率优化VGG16网络模型；其次，利用迁移学习将已知数据集AVA模型运用到桥梁图像评价上，最终可自动输出对应桥梁美学评分值。结果表明：与人工主观评分相比，文中方法的平均吻合度达到90.2%，该智能评价方法具有较好的准确性和工程实用性。（剩余10054字）

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