【摘 要】
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为实现对小麦病虫害的高效识别检测,构建了小麦病虫害精准识别网络模型.首先,利用AlexNet、VGG-Net16、Inception-V3等3种类型的卷积神经网络构建了3种小麦病虫害分类模型,通过对模型平均识别准确率和处理速度两个指标的对比,优选出VGGNet16作为基础网络.然后,通过添加随机噪声和随机滤波、随机旋转和随机色彩抖动对训练集进行数据扩充,基于数据扩充前后的样本集,对VGGNet16网络进行仅训练全连接层和训练所有层两种方式的迁移学习,并分别在渐变学习率和不变学习率条件下进行训练.训练结果表
【机 构】
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华北水利水电大学 信息工程学院,河南 郑州 450046
【出 处】
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华北水利水电大学学报（自然科学版）
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为实现对小麦病虫害的高效识别检测,构建了小麦病虫害精准识别网络模型.首先,利用AlexNet、VGG-Net16、Inception-V3等3种类型的卷积神经网络构建了3种小麦病虫害分类模型,通过对模型平均识别准确率和处理速度两个指标的对比,优选出VGGNet16作为基础网络.然后,通过添加随机噪声和随机滤波、随机旋转和随机色彩抖动对训练集进行数据扩充,基于数据扩充前后的样本集,对VGGNet16网络进行仅训练全连接层和训练所有层两种方式的迁移学习,并分别在渐变学习率和不变学习率条件下进行训练.训练结果表明:数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;训练所有层的迁移学习方式能够明显提高模型的分类准确性;渐变学习率可以有效加快模型的收敛;基于扩充数据集,使用训练所有层的迁移学习方法,在渐变学习率条件下训练的模型效果最佳,平均识别准确率高达95％,说明该模型在小麦病虫害精准识别上具有广泛的应用前景.
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