【摘 要】
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作物表型调查是作物品种选育过程中的一项关键工作。传统表型调查主要依靠人力,使得表型调查的结果难以达到自动化、高精度、高可靠性的要求。在大豆的表型调查中,对豆荚类别
【机 构】
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东北农业大学文理学院,东北农业大学工程学院,东北农业大学大豆研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31471516),国家自然科学基金青年项目(31400074)资助
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作物表型调查是作物品种选育过程中的一项关键工作。传统表型调查主要依靠人力,使得表型调查的结果难以达到自动化、高精度、高可靠性的要求。在大豆的表型调查中,对豆荚类别的正确识别是豆荚个数、长度和宽度等表型准确提取的关键和前提。本文针对成熟期大豆豆荚的图片,通过利用深度学习迁移5种不同的网络模型[AlexNet、VggNet(Vgg16,Vgg19)、GoogleNet、ResNet-50],对一粒荚、二粒荚、三粒荚、四粒荚进行识别。为提高训练速度和准确率,本试验微调模型,选择不同的优化器(SGD、Adam)对
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