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基于迁移学习的小样本农作物病害识别
燕斌12周鹏12严利12
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(1江苏农牧科技职业学院,江苏泰州225300;2江苏泰州农业物联网工程技术中心)
摘要:
随着机器学习加速应用于各行各业,卷积神经元网络在农作物病害图片识别领域展现出良好的性能。本文针对传统卷积网络所需样本量大、训练时间长、二次学习困难等问题,实现了一种基于特征的有监督迁移学习,在Inception-V3网络的基础上,使用imageNet固化特征提取层,为目标领域设置特征分类器的方法,在每种病害仅使用20张图片的小样本基础上,实现了对8种不同病害的正确识别,总体识别率达到90.6%,并给出了进一步提升模型性能的方法,以期为小样本农作物病害图片识别提供有益参考。
关键词:  卷积神经元网络  迁移学习  农作物  病害识别
DOI:
基金项目:
()
Abstract:
Key words:  

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