【摘 要】
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针对紫色土图像数据集小、分类准确率不高的问题,提出一种基于ResNet50的小样本紫色土图像分类方法。首先,在ResNet50网络结构的最后一层卷积层后连接3层全连接层,采用SeLU激
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针对紫色土图像数据集小、分类准确率不高的问题,提出一种基于ResNet50的小样本紫色土图像分类方法。首先,在ResNet50网络结构的最后一层卷积层后连接3层全连接层,采用SeLU激活函数,并加入Dropout层,构建紫色土图像分类模型;再引入迁移学习方法,用ImageNet数据集训练好的ResNet50网络参数初始化紫色土图像分类模型的卷积层参数,然后用紫色土图像数据集训练模型,微调模型参数,得到最终的紫色土图像分类模型。实验结果表明,基于ResNet50的紫色土图像分类方法在小样本紫色土图像数据集上
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