【摘 要】
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为减少农业专家评估甜菜实验植株病情需要的大量时间和精力,使评估更加客观,提出基于迁移学习的褐斑病自动识别方法。在甜菜田地中,使用架设在拖拉机上的摄像机拍摄甜菜植株
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,首都师范大学成像技术北京市高精尖创新中心,首都师范大学电子系统可靠性技术北京市重点实验室,首都师范大学高可靠嵌入式系统技术北京市工程技术研究中心,密歇根州立大学计算机科学与工
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61303104、61373090、61203238、11178017);北京市自然科学基金项目(4132014);首都师范大学青年科研创新团队基金项目;北京市长城学者基金项目(CIT&TCD20170322)
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为减少农业专家评估甜菜实验植株病情需要的大量时间和精力,使评估更加客观,提出基于迁移学习的褐斑病自动识别方法。在甜菜田地中,使用架设在拖拉机上的摄像机拍摄甜菜植株的视频,随机提取视频截图交由农业专家进行评估并记录标签;对视频截图进行多次随机裁剪,和标签一起构成实验的数据集。将甜菜褐斑病病情评估建模为一个回归问题,以预训练的CaffeNet为原型,通过微调(fine-tuning)方法重新训练出新的模型解决该问题。实验结果表明,该模型对褐斑病病情的评估均方根误差达到了0.63,训练的深度卷积神经网络能够完成
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