【摘 要】
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为解决马铃薯图片的分类检测问题,提出了基于卷积神经网络的图像分类方法.利用卷积神经网络自动学习图像特征的优势解决马铃薯图像的分类问题,分别研究了基于ResNet、DenseNe
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61401174);惠州市科技计划项目(2015B010002008);广东省普通高校青年创新人才项目(2015KQNCX156)
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为解决马铃薯图片的分类检测问题,提出了基于卷积神经网络的图像分类方法.利用卷积神经网络自动学习图像特征的优势解决马铃薯图像的分类问题,分别研究了基于ResNet、DenseNet和CaffeNet的神经网络模型图像分类方法,比较了不同分类方法的准确率,同时利用可视化工具提取网络中的特征图,结合测试结果对网络模型进行调整,降低图像分类的错误率,并且针对样本容量较小时易造成网络模型过拟合的缺点,采用留一法和其他方法来处理样本图片,以提高训练的网络精度.该次研究中训练的三种神经网络模型正确地对马铃薯图像特征进行
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