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基于Grad-CAM可视化与特征识别率结合的草地贪夜蛾及近缘种成虫识别模型评估
1
作者
魏靖
季英超
《现代农业科技》
2024年第8期163-169,共7页
为提升草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别模型的泛化能力,除识别准确率外,额外引入特征识别率对模型的泛化能力进行评估。将VGG-16-bn模型的全连接层以全局平均值池化层取代,并在模型训练阶段引入了Grad-CAM可视化结果进行训练指导,共构建了...
为提升草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别模型的泛化能力,除识别准确率外,额外引入特征识别率对模型的泛化能力进行评估。将VGG-16-bn模型的全连接层以全局平均值池化层取代,并在模型训练阶段引入了Grad-CAM可视化结果进行训练指导,共构建了4种改进模型识别草地贪夜蛾及其近缘种成虫。结果表明,改进后的模型的识别准确率均在99.22%以上,VGG-16-bn-GAP模型参数内存需求仅为原始模型的10.98%。为评估模型的泛化能力,利用导向反向传播梯度值、Grad-CAM及Grad-CAM++对模型习得的特征进行可视化,并与专家进行人工识别的关键视觉特征进行比较。结果表明,改进的VGG-16-bn-GAP模型和VGG-16-bn-GAIN模型获得的草地贪夜蛾平均特征识别率比原始模型分别提高12.25%和13.42%。本文提出的以特征识别率评估模型泛化能力的方法,可为特征识别率和识别准确率的提升提供参考。
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关键词
草地贪夜蛾
Grad-CAM
全局平均值池化
泛化能力
特征识别率
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题名
基于Grad-CAM可视化与特征识别率结合的草地贪夜蛾及近缘种成虫识别模型评估
1
作者
魏靖
季英超
机构
深圳市农科集团有限公司
山东农业大学植物保护学院
出处
《现代农业科技》
2024年第8期163-169,共7页
文摘
为提升草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别模型的泛化能力,除识别准确率外,额外引入特征识别率对模型的泛化能力进行评估。将VGG-16-bn模型的全连接层以全局平均值池化层取代,并在模型训练阶段引入了Grad-CAM可视化结果进行训练指导,共构建了4种改进模型识别草地贪夜蛾及其近缘种成虫。结果表明,改进后的模型的识别准确率均在99.22%以上,VGG-16-bn-GAP模型参数内存需求仅为原始模型的10.98%。为评估模型的泛化能力,利用导向反向传播梯度值、Grad-CAM及Grad-CAM++对模型习得的特征进行可视化,并与专家进行人工识别的关键视觉特征进行比较。结果表明,改进的VGG-16-bn-GAP模型和VGG-16-bn-GAIN模型获得的草地贪夜蛾平均特征识别率比原始模型分别提高12.25%和13.42%。本文提出的以特征识别率评估模型泛化能力的方法,可为特征识别率和识别准确率的提升提供参考。
关键词
草地贪夜蛾
Grad-CAM
全局平均值池化
泛化能力
特征识别率
Keywords
Spodoptera frugiperda
Grad-CAM
global average pooling
generalization ability
feature recognition
分类号
S431.9 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于Grad-CAM可视化与特征识别率结合的草地贪夜蛾及近缘种成虫识别模型评估
魏靖
季英超
《现代农业科技》
2024
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