【摘 要】
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在基于机器视觉的烟草自动分级系统的研究中,烟草图像的特征表示是至关重要的。提取的特征越好,分级精度就越高。然而,烟草的姿态通常不稳定,这可能导致一些特征信息不可靠。为了提取更好的特征,现提出了一种融合显式特征和低维深度特征的方法。在深度特征学习中,修改后的AlexNet网络用于迁移卷积特征。通过困难样本挖掘来优化网络。实验表明,融合显式特征和深度特征可以提高烟叶分级的准确性。此外,主动挖掘困难样本
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在基于机器视觉的烟草自动分级系统的研究中,烟草图像的特征表示是至关重要的。提取的特征越好,分级精度就越高。然而,烟草的姿态通常不稳定,这可能导致一些特征信息不可靠。为了提取更好的特征,现提出了一种融合显式特征和低维深度特征的方法。在深度特征学习中,修改后的AlexNet网络用于迁移卷积特征。通过困难样本挖掘来优化网络。实验表明,融合显式特征和深度特征可以提高烟叶分级的准确性。此外,主动挖掘困难样本可以用更少的样本实现与随机添加样本相同的性能。
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