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基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统

关于棋类相关的AI类型的项目在我之前的文章中也有过不少的实践开发经历，这里就不再赘述了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：

《YOLOV5融合SE注意力机制和SwinTransformer模块开发实践的中国象棋检测识别分析系统》

《基于轻量级YOLO开发构建中国象棋目标检测识别分析系统》

《yolov5s融合SPD-Conv用于提升小目标和低分辨率图像检测性能实践五子棋检测识别》

《基于yolov5s实践国际象棋目标检测模型开发》

本文主要是开发构建中国象棋棋子的识别系统，而以往的博文则主要是基于目标检测模型开发实现的，这里首先看下对应的效果图：

 简单看下数据集：

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第1张图片

 共包含10个棋子的类别，详情如下：

【帅】

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第2张图片

 【仕】

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第3张图片

 【相】

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第4张图片

 【马】

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 【炮】

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第6张图片

 【車】

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 【兵】

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 【车】

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 【将】

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第10张图片

 【象】

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第11张图片

 本文搭建的轻量级的CNN模型详细参数结构如下所示：

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第12张图片

 感兴趣的话可以很容易的复现出来去实现。

默认设定了200次epoch的迭代计算，训练日志输出如下所示：

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第13张图片

 准确率曲线如下：

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第14张图片

 损失值曲线如下所示：

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第15张图片

 可视化推理实例如下所示：

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第16张图片

 为了进一步分析，这里集成进来了GradCAM热力图分析功能，如下所示：
 

基于轻量级卷积神经网络模型开发构建中国象棋棋子识别系统_第17张图片

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