基于改进VGG网络的火灾图像识别

针对不同场景下火灾图像的识别问题，提出一种利用残差网络改进VGG16的模型。首先，将VGG16原有的3层全连接层改为1层，并增加dropout层以防止过拟合。其次，在残差块中的卷积层之后添加BatchNorm2d函数，对数据进行归一化处理。结果表明，改进的VGG16网络准确率、召回率和AUC值等指标性能均优于VGG16和Resnet34网络，能够对火灾图像进行快速、准确的识别。