針對在黃瓜葉部病害識別過程中使用傳統(tǒng)卷積神經網絡存在模型訓練時間長、識別準確率低等問題,提出一種遷移學習和改進殘差神經網絡相結合的方法對黃瓜葉部病害進行識別。首先對數據集圖像進行預處理,將數據集劃分為訓練集和測試集;然后對傳統(tǒng)殘差神經網絡進行改進;最后使用遷移學習的方式對網絡模型進行訓練。利用該研究方法對不同的黃瓜葉部病害進行識別試驗,結果表明該方法具有較高的識別準確率,可為其他作物的識別方法研究提供參考。

【文章頁數】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 試驗數據采集
    1.2 數據集圖像預處理
    1.3 殘差神經網絡模型結構
    1.4 卷積層特征提取
    1.5 遷移學習
2 試驗結果與分析
    2.1 試驗平臺與相關參數設置
    2.2 遷移學習對模型性能的影響
3 結論與討論



本文編號：3819746