基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户：viery

【摘要】

：

针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作,对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理,得到花生荚果等级图像数据集;对比分析了GoogLeNet、ResNet18和AlexNet 3种基本模型下花生荚果图像分级识别的性能;通过迁移AlexNet卷积层对花生荚果等级识别模型

【作者】

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张瑞青李张威郝建军孙磊李浩韩鹏

【机构】

：

河北农业大学机电工程学院,河北省农业技术推广总站

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2020年23期

【关键词】

：

图像识别模型卷积神经网络迁移学习批归一化花生荚果等级分类 image recognition models convolutional neural

【基金项目】

：

河北省现代农业产业技术体系创新团队项目(HBCT2018090206),河北省重点研发计划项目(1922418D)

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