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基于深度学习的植物图像识别方法研究
被引量：
14
1
作者
袁银
王东斌
刘永金
《现代农业科技》
2017年第23期278-280,共3页
传统植物图像识别研究主要集中在植物叶片图像。研究将深度神经网络学习运用于植物识别领域,突破局部叶片图像的限制,对常规植物图片进行识别。该方法运用google Net的深度卷积神经网络结构,通过图像旋转、镜像、随机裁剪等数据预处理...
传统植物图像识别研究主要集中在植物叶片图像。研究将深度神经网络学习运用于植物识别领域,突破局部叶片图像的限制,对常规植物图片进行识别。该方法运用google Net的深度卷积神经网络结构,通过图像旋转、镜像、随机裁剪等数据预处理方法扩充训练集,再利用SGD(随机梯度下降法)进行模型算法优化,生成对50种常规植物图像的识别模型。结果表明,该模型在测试集上能够达到平均90%的准确率。
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关键词
植物图像识别
深度学习
神经网络
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职称材料
题名
基于深度学习的植物图像识别方法研究
被引量：
14
1
作者
袁银
王东斌
刘永金
机构
广东省
深圳
市梧桐山风景区管理处
深圳爱淘苗电子商务科技有限公司
出处
《现代农业科技》
2017年第23期278-280,共3页
文摘
传统植物图像识别研究主要集中在植物叶片图像。研究将深度神经网络学习运用于植物识别领域,突破局部叶片图像的限制,对常规植物图片进行识别。该方法运用google Net的深度卷积神经网络结构,通过图像旋转、镜像、随机裁剪等数据预处理方法扩充训练集,再利用SGD(随机梯度下降法)进行模型算法优化,生成对50种常规植物图像的识别模型。结果表明,该模型在测试集上能够达到平均90%的准确率。
关键词
植物图像识别
深度学习
神经网络
Keywords
plant image recognition
depth learning
neural network
分类号
TP391.41 [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
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1
基于深度学习的植物图像识别方法研究
袁银
王东斌
刘永金
《现代农业科技》
2017
14
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