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基于深度残差网络与迁移学习的水稻虫害图像识别
被引量：
5
1
作者
汪健
梁兴建
雷刚
《中国农机化学报》
北大核心
2023年第9期198-204,共7页
提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据...
提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据库开展网络参数预训练能够进一步提升网络的提取性能,通过IDADP数据库可以开展参数微调工作以及训练工作。将提出的改进ResNet34模型与其他模型的性能进行对比评估。结果显示,改进ResNet34模型的识别准确度最高,F 1-score达到0.98,证明所提模型对水稻病虫害图像具有较好的识别效果。
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关键词
水稻害虫
深度残差网络
迁移学习
改进ResNet34模型
卷积神经网络
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题名
基于深度残差网络与迁移学习的水稻虫害图像识别
被引量：
5
1
作者
汪健
梁兴建
雷刚
机构
四川工程职业技术学院软件工程系
四川
轻化工大学计算机科学与
工程
学院
四川
工程
职业
技术
学院
电气信息
工程
系
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2023年第9期198-204,共7页
基金
四川省科技计划重点研发项目(2020YFG0205)。
文摘
提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据库开展网络参数预训练能够进一步提升网络的提取性能,通过IDADP数据库可以开展参数微调工作以及训练工作。将提出的改进ResNet34模型与其他模型的性能进行对比评估。结果显示,改进ResNet34模型的识别准确度最高,F 1-score达到0.98,证明所提模型对水稻病虫害图像具有较好的识别效果。
关键词
水稻害虫
深度残差网络
迁移学习
改进ResNet34模型
卷积神经网络
Keywords
rice pests
deep residual network
transfer learning
improved ResNet34 model
convolutional neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度残差网络与迁移学习的水稻虫害图像识别
汪健
梁兴建
雷刚
《中国农机化学报》
北大核心
2023
5
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