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近似联合训练的Faster R-CNN对立木图像的检测与识别
被引量：
3
1
作者
高旋
赵亚凤
+2 位作者
胡峻峰
陈喆
陈振
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期249-257,共9页
为提高复杂背景下立木图像的识别准确率,提出近似联合训练的Faster R-CNN对立木图像进行目标提取并分类。首先迁移ImageNet上的模型VGG16、ResNet101和MobileNetV2提取图像特征并微调网络,然后构建新的数据集包括7科10种立木图像共2 304...
为提高复杂背景下立木图像的识别准确率,提出近似联合训练的Faster R-CNN对立木图像进行目标提取并分类。首先迁移ImageNet上的模型VGG16、ResNet101和MobileNetV2提取图像特征并微调网络,然后构建新的数据集包括7科10种立木图像共2 304张,通过该数据集训练和测试3种网络模型下的Faster R-CNN。结果表明,通过近似联合训练的Faster R-CNN得到的均值平均精度分别是93.64%、92.38%、92.58%,对于不同种属的立木,VGG16网络效果最佳。由于光照会对图像识别造成影响,将光照平衡前后的结果作对比,得到光照平衡后的立木图像识别结果优于平衡前。并利用训练的模型对斜向生长的立木图片进行检测,结果显示生长方向不影响图像识别准确率。证明该方法在具有复杂背景的立木图像上具有良好的效果,对更多立木的识别有一定的参考价值。
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关键词
立木目标检测
近似联合训练
Faster
R-CNN
光照平衡
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职称材料
题名
近似联合训练的Faster R-CNN对立木图像的检测与识别
被引量：
3
1
作者
高旋
赵亚凤
胡峻峰
陈喆
陈振
机构
东北林业大学机电工程学院
东北林业大学信息与计算机工程学院
出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期249-257,共9页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2572017CB10,2572019BF09)
黑龙江省博士后经费(LBH-Z16011)
黑龙江省自然科学基金项目(QC2015080)。
文摘
为提高复杂背景下立木图像的识别准确率,提出近似联合训练的Faster R-CNN对立木图像进行目标提取并分类。首先迁移ImageNet上的模型VGG16、ResNet101和MobileNetV2提取图像特征并微调网络,然后构建新的数据集包括7科10种立木图像共2 304张,通过该数据集训练和测试3种网络模型下的Faster R-CNN。结果表明,通过近似联合训练的Faster R-CNN得到的均值平均精度分别是93.64%、92.38%、92.58%,对于不同种属的立木,VGG16网络效果最佳。由于光照会对图像识别造成影响,将光照平衡前后的结果作对比,得到光照平衡后的立木图像识别结果优于平衡前。并利用训练的模型对斜向生长的立木图片进行检测,结果显示生长方向不影响图像识别准确率。证明该方法在具有复杂背景的立木图像上具有良好的效果,对更多立木的识别有一定的参考价值。
关键词
立木目标检测
近似联合训练
Faster
R-CNN
光照平衡
Keywords
target tree detection
approximate joint training
Faster R-CNN
light balance
分类号
TP391.4 [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
近似联合训练的Faster R-CNN对立木图像的检测与识别
高旋
赵亚凤
胡峻峰
陈喆
陈振
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2020
3
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