基于迁移学习和改进CNN的葡萄叶部病害检测系统

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：xia226

【摘要】

：

为建立高效、准确的葡萄叶部病害检测系统,引入迁移学习机制,利用大型公开数据集对VGG16模型预训练,保持模型前端13个层的参数和权重不变,对全连接层和分类层改进后利用新数据集微调训练模型,包括对训练优化器、学习率和中心损失函数平衡参数的优选试验,最后将模型部署在Android手机端。试验表明,在微调训练阶段选择Adam优化器、初始学习率设为0.001、中心损失函数平衡参数设为0.12时,改进的VG

【作者】

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樊湘鹏许燕周建平李志磊彭炫王小荣

【机构】

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新疆大学机械工程学院,新疆维吾尔自治区农牧机器人及智能装备工程研究中心,械制造系统工程国家重点实验分室,新疆大学工程训练中心

【出处】

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农业工程学报

【发表日期】

：

2021年06期

【关键词】

：

图像识别病害葡萄叶迁移学习卷积神经网络全局平均池化手机识别系统智能诊断

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(51765063),新疆维吾尔自治区天山雪松科技创新领军人才计划项目(2018xs01),新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJ2019G033)。

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