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基于改进型EfficientNet模型的木薯病害识别方法研究
被引量：
1
1
作者
曾姣艳
林思涛
+1 位作者
谢亚君
曾美艳
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期197-208,共12页
为实现木薯病害图像的快速、准确识别,提出一种基于EfficientNet模型的木薯病害识别方法.首先针对输入样本的分布不平衡问题,通过Mixup、CutMix及GridMask这3种数据增强方法对数据进行增强,数据增强后由EfficientNet-B4模型提取特征,然...
为实现木薯病害图像的快速、准确识别,提出一种基于EfficientNet模型的木薯病害识别方法.首先针对输入样本的分布不平衡问题,通过Mixup、CutMix及GridMask这3种数据增强方法对数据进行增强,数据增强后由EfficientNet-B4模型提取特征,然后引入warmup结合余弦退火优化学习率防止模型在初期发生过拟合及后期收敛速度慢的情况.实验结果表明,所采用模型相较于近年来主流的VGG16及ResNet101模型不仅参数量远小于两者,在木薯病害图像分类上的表现也优于两者,且其计算量更少,模型精度更高,训练速度更快,符合实际应用的要求.EfficientNet模型在木薯病害数据上的分类准确率可达90%.
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关键词
木薯病害图像
数据增强
EfficientNet模型
余弦退火
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职称材料
题名
基于改进型EfficientNet模型的木薯病害识别方法研究
被引量：
1
1
作者
曾姣艳
林思涛
谢亚君
曾美艳
机构
福州外语外贸学院大数据学院
数据科学与智能计算重点实验室
郴州职业技术学院商贸旅游学院
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期197-208,共12页
基金
国家自然科学基金项目(12371378)
福建省自然科学基金项目(2022J01378).
文摘
为实现木薯病害图像的快速、准确识别,提出一种基于EfficientNet模型的木薯病害识别方法.首先针对输入样本的分布不平衡问题,通过Mixup、CutMix及GridMask这3种数据增强方法对数据进行增强,数据增强后由EfficientNet-B4模型提取特征,然后引入warmup结合余弦退火优化学习率防止模型在初期发生过拟合及后期收敛速度慢的情况.实验结果表明,所采用模型相较于近年来主流的VGG16及ResNet101模型不仅参数量远小于两者,在木薯病害图像分类上的表现也优于两者,且其计算量更少,模型精度更高,训练速度更快,符合实际应用的要求.EfficientNet模型在木薯病害数据上的分类准确率可达90%.
关键词
木薯病害图像
数据增强
EfficientNet模型
余弦退火
Keywords
cassava disease images
data enhancement
EfficientNet model
cosine annealing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进型EfficientNet模型的木薯病害识别方法研究
曾姣艳
林思涛
谢亚君
曾美艳
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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