【摘 要】
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为提高小样本茶树病害识别的准确率,提出一种基于2次迁移模型的卷积神经网络茶树病害图像识别方法。首先将ResNet模型在ImageNet数据集上进行预训练,然后将预训练模型对植物
【机 构】
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安徽农业大学信息与计算机学院,智慧农业技术与装备安徽省重点实验室
【基金项目】
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安徽高校自然科学研究重大项目(编号:KJ2019ZD20),智慧农业技术与装备安徽省重点实验室自主创新研究基金(编号:APKLSATE2019X002),安徽省科技攻关项目(编号:1804a07020108、201904a06020056)
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为提高小样本茶树病害识别的准确率,提出一种基于2次迁移模型的卷积神经网络茶树病害图像识别方法。首先将ResNet模型在ImageNet数据集上进行预训练,然后将预训练模型对植物病害数据集进行参数迁移训练,最后将迁移学习训练后的模型对扩充后的小样本茶树病害数据集进行2次参数迁移训练。结果表明,扩充后的数据集识别准确率较原数据集提高2.32%,再进行2次迁移学习后识别准确率又提高6.38%。通过调整训练超参数,对茶红锈藻病、炭疽病、茶网饼病、圆赤星病、藻斑病等5种茶树病害图像的识别准确率高达96.64%。在对
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