基于vgg的甲骨文识别

基于VGG的甲骨文识别系统可以采用卷积神经网络模型对甲骨文进行自动识别和分类。具体来说，可以将甲骨文图像预处理为固定大小的输入图像，然后通过VGG模型进行特征提取和分类，最终输出甲骨文的文字内容。在训练过程中，可以使用已经标注好的甲骨文数据集来进行监督学习，通过不断调整模型参数和优化算法，提高模型的识别准确率和泛化能力。需要注意的是，由于甲骨文图像的复杂性和多样性，模型的训练和优化需要耗费大量的时间和计算资源。