本文主要是介绍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，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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：
共包含10个棋子的类别，详情如下：
【帅】
【仕】
【相】
【马】
【炮】
【車】
【兵】
【车】
【将】
【象】
本文搭建的轻量级的CNN模型详细参数结构如下所示：
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：
准确率曲线如下：
损失值曲线如下所示：
可视化推理实例如下所示：
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：
这篇关于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的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
