【摘 要】
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现有的树叶分类方法的精确率已超过90％,但可分类的树叶种类较为有限.为此,本文提出一种基于残差网络迁移学习的大规模树叶分类方法.首先使用大规模数据集预训练残差网络;然后在保留其他节点参数的基础上,对已预训练好残差网络进行部分结构调整,使之适用于树叶分类;最后,使用树叶数据集对调整后的残差网络进行再训练,以使网络具备树叶分类能力.所提算法可以兼顾准确率与运行速度.实验结果表明,所提方法可分类176种树叶,树叶分类准确率超过95.6％,且识别速度可保持在212.2帧/秒,可有效应用于农、林业.
【机 构】
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五邑大学 数学与计算科学学院,广东 江门 529020
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现有的树叶分类方法的精确率已超过90％,但可分类的树叶种类较为有限.为此,本文提出一种基于残差网络迁移学习的大规模树叶分类方法.首先使用大规模数据集预训练残差网络;然后在保留其他节点参数的基础上,对已预训练好残差网络进行部分结构调整,使之适用于树叶分类;最后,使用树叶数据集对调整后的残差网络进行再训练,以使网络具备树叶分类能力.所提算法可以兼顾准确率与运行速度.实验结果表明,所提方法可分类176种树叶,树叶分类准确率超过95.6％,且识别速度可保持在212.2帧/秒,可有效应用于农、林业.
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