【摘 要】
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为了解决蘑菇图像分类的问题,实现野生菌毒性快速识别,以7种蘑菇作为研究对象,提出了一种基于深度学习的蘑菇图像分类的方法。所提出的分类方法在考虑了自然场景图像的特点下,利用图像像素信息进行特征提取,提取到的特征向量具有可辨别性、独立性和鲁棒性;轻量级ShuffleNetV2模型与作为其他常用CNN模型相比具有更高的精度。实验表明,基于ShuffleNetV2的蘑菇分类模型的Top-1准确率为55.1
【机 构】
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北京林业大学环境科学与工程学院,北京林业大学理学院,北京林业大学信息学院,贵州科学院贵州省生物研究所
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划(G201910022062),贵州省科研机构创新能力建设专项(黔科合服企[2019]4007),贵州省科研机构服务企业行动计划(黔科合服企[2018]4002).
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为了解决蘑菇图像分类的问题,实现野生菌毒性快速识别,以7种蘑菇作为研究对象,提出了一种基于深度学习的蘑菇图像分类的方法。所提出的分类方法在考虑了自然场景图像的特点下,利用图像像素信息进行特征提取,提取到的特征向量具有可辨别性、独立性和鲁棒性;轻量级ShuffleNetV2模型与作为其他常用CNN模型相比具有更高的精度。实验表明,基于ShuffleNetV2的蘑菇分类模型的Top-1准确率为55.18%,Top-5准确率为93.55%,能够一定程度上解决蘑菇图像分类困难的问题。未来结合移动设备和嵌入式
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