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使用竹片图像实现竹片缺陷自动识别,目前深度学习可以有效地解决该类问题,但是必须使用大量样本数据做训练才能获得较高的识别准确率。当图像数量有限时,利用基于迁移学习的方法,把经过预训练的卷积神经网络模型进行迁移,即共享卷积层和池化层的权重参数,调整新网络模型的超参数,并建立一个包含4种共计6 360张竹片缺陷图像的数据库,把图片分成4种训练集测试集形式,即80%训练、20%测试;60%训练、40%测试;40%训练、60%测试;20%训练、80%测试,分别利用支持向量机SVM分类方法、深度学习方法和迁移学习方法进行训练和测试,并将这3种方法作对比。最后,通过构建竹片缺陷识别的混淆矩阵对迁移学习进行具体分析与说明。结果表明,按照80%训练、20%测试的识别准确率最高,通过迁移学习得到的竹片缺陷最高识别精度分别达到98.97%,比普通深度学习提高了11.55% ,比SVM分类方法提高了13.04%。说明迁移学习比普通深度学习和传统支持向量机SVM分类方法更适合用于小样本数据集的分类识别,并且效果优于普通深度学习和 SVM 分类方法。 相似文献
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针对目前马铃薯叶片病害识别工作量大、准确率低且主观性强等热点问题,提出1种通过ResNet34模型结合不同迁移方式进行集成学习以快速识别马铃薯叶片病害图像的方法。首先,利用多种迁移方式(全部参数迁移、特征提取、微调及全新训练4种训练方法),通过调整超参数,使模型快速收敛达到全局最优点。其次,使用混淆矩阵对多种迁移方式的训练模型结果进行对比分析,微调模型识别准确率达到95.45%。最后,利用集成学习将3种训练较优的模型进行集成并与微调模型进行对比。通过试验建立了1个马铃薯叶片病害图像数据集,结果表明,相比现有热门神经网络模型,该数据集无论是识别准确率还是识别效率均有显著提升,通过对比发现,试验的总体准确率提升了3.68百分点,达到99.13%,迁移学习能够更快速地收敛,减少训练时间,并且集成学习能够大幅提升平均识别准确率。本研究提出的针对马铃薯叶片病害的识别方法成本低、精确率高,能更好地应用于日常病害识别中,为植物叶片病害的智能诊断提供借鉴和参考。 相似文献
3.
提高智能采棉机效率的一个重要途径是实现单个、重叠和遮挡棉花的识别,避免误采摘和漏采摘。针对不同形态棉花的识别,常规的特征提取方法难以达到令人满意的结果,因而采用基于迁移学习的棉花识别方法和基于迁移模型的特征提取与极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合的方法进行棉花识别研究。首先更改AlexNet、GoogleNet、ResNet-50模型分类层和设置相关参数,用训练好的迁移模型对棉花验证集识别,然后利用训练好的迁移模型进行棉花数据集特征提取,再用训练集的特征训练ELM模型,统计不同隐含层神经元个数的ELM模型对棉花的识别准确率。AlexNet、GoogleNet、ResNet-50迁移模型识别率依次为92.03%、93.19%、93.68%;使用特征提取再与ELM结合的方法,准确率比对应迁移模型分别提高了1.97、1.34、1.55百分点。结果表明,迁移模型对小样本棉花识别也有较高准确率,基于特征提取与ELM相结合的方法可进一步提高准确率。 相似文献
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针对传统卷积神经网络在马铃薯叶部病害识别中结构复杂、参数庞大,难以实现在移动设备上的良好应用的问题,提出一种基于轻量级卷积神经网络和迁移学习的马铃薯叶部病害识别方法。首先,采集马铃薯叶部病害图像样本,再运用GrabCut算法进行图像分割;再基于MobileNetV3构建病害识别基础模型,并通过调整模型结构及宽度系数α等方式对模型进行优化,最后运用迁移学习的方式将预训练参数迁移至优化模型进行训练。结果表明,该方法对马铃薯健康、晚疫病、早疫病、炭疽病及其他病害叶部图像识别准确率为98.00%,模型权重仅为0.68 MB,识别速率为0.014 s/幅。本研究结果可为马铃薯叶部病害识别在移动设备上应用的实现提供理论支持。 相似文献
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针对多肉植物种类多,类内差异大、类间差异小,数据难收集,导致传统分类算法不能有效解决多肉植物图像分类的问题,提出一种基于对比学习的多肉植物图像分类网络CL_ConvNeXt。该网络以ConvNeXt为基础结构引入对比学习思想,在网络中间层添加非线性投影层(Projection head)作为辅助分类器来帮助模型对浅层网络进行特征提取;在一个批处理中通过数据增强来构造正样本,将剩余样本看作负样本;将交叉熵损失函数和对比损失函数进行加权计算,重新设计新的损失函数计算方法,实现单阶段模型训练。训练时采用迁移学习将预训练权重迁移到模型中来提高模型训练时的收敛速度,通过优化各种策略和参数来进一步提升模型的识别准确率。结果表明,在自制的190类多肉植物数据集中,在使用相同训练策略和环境配置的情况下,最终模型CL_ConvNeXt对多肉植物图像分类识别准确率达到了91.79%,较原ConvNeXt模型结构的识别准确率提升了12.24个百分点,对解决多肉植物图像分类识别问题有较好的效果。 相似文献
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在农业生产中,虫害已经成为影响作物产量和质量的主要威胁之一,针对传统识别方法对复杂背景下虫害图像识别准确率和效率低等问题,本研究提出一种基于迁移学习和改进残差网络的虫害图像识别方法。首先,利用数据增强技术对采集的橘小实蝇虫害图像进行样本数据的扩充;再在ResNet-34模型的基础上,增加了2个注意力模块层,并重新设计了全连接层模块,获得能够改进后的网络模型;最后利用迁移学习的方法将预训练的参数权重迁移到本模型中进行训练,并在试验过程中分析学习方式、样本量、学习率、批量大小等参数对模型性能的影响。结果表明,采用旋转、翻转和亮度变换操作对图像进行数据扩充的数据集,在训练模型的全部层的迁移学习方法中获得99.77%的测试准确率。本研究提出的模型具有较高的识别准确率和较强的鲁棒性,可为实现复杂背景下虫害的识别提供参考。 相似文献
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为提高小样本茶树病害识别的准确率,提出一种基于2次迁移模型的卷积神经网络茶树病害图像识别方法.首先将ResNet模型在ImageNet数据集上进行预训练,然后将预训练模型对植物病害数据集进行参数迁移训练,最后将迁移学习训练后的模型对扩充后的小样本茶树病害数据集进行2次参数迁移训练.结果表明,扩充后的数据集识别准确率较原数据集提高2.32%,再进行2次迁移学习后识别准确率又提高6.38%.通过调整训练超参数,对茶红锈藻病、炭疽病、茶网饼病、圆赤星病、藻斑病等5种茶树病害图像的识别准确率高达96.64%.在对5种茶树病害进行验证时,验证样本识别率与常规深度学习相比由93%提高至98%.2次迁移学习能够有效提高在小样本茶树病害识别下模型的识别能力,对实用化茶树病害识别具有重要的参考意义. 相似文献
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基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类 总被引:5,自引:1,他引:4
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。 相似文献
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为提高植物叶片识别的准确率及减少计算代价,在Pytorch框架下提出一种融合了深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)和迁移学习(TL)的新型卷积神经网络叶片识别方法。首先,对植物叶片图像进行预处理,通过DCGAN对样本数据库扩充;其次,利用迁移学习将Inception v3模型应用于图像数据处理上,以提高植物叶片识别的准确率;最后,通过对比实验对该方法的有效性进行验证。结果表明:该方法可以获得96.57%的植物叶片识别精度,同时参数训练的迭代次数由4000次缩短到560次。 相似文献
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一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1 000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.929 7,可为番茄病害检测和防治提供支持。 相似文献
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为了及时准确的识别番茄叶片病害,提高番茄产量,提出了一种优化的Swin Transformer番茄病害识别方法,该模型利用Transformer的自注意力结构获得更加完备的番茄病害图像的高层视觉语义信息;结合Mixup混合增强算法,在预处理阶段对图像特征信息进行增强;并采用迁移学习在增强番茄叶片病害数据集上进行训练和优化Swin Transformer模型,以此实现精准的番茄叶片病害识别。结果表明:1)优化的Swin Transformer模型对番茄叶片病害识别准确率达到98.40%;2)在相同训练参数下,本研究模型比原Swin Transformer、VGG16、AlexNet、GoogLeNet、ResNet50、MobileNetV2、ViT和MobileViT模型准确率提高了0.70%~1.91%,且能快速收敛;3)本研究模型中加入的Mixup混合增强算法极大地提高了番茄叶片病害的识别准确率,比现有的常见方法性能更加优越,并且鲁棒性强。因此,本研究提出的新模型能够更加准确的识别番茄叶片病害。 相似文献
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为解决传统人工识别桃树病害效率低、成本高、准确率低等问题,提出了基于AI深度学习的桃树病害智能识别方法,利用并微调ImageNet预训练的DenseNet-169分类模型,对桃树常见的11种病害图像进行预处理与模型训练,搭建桃树病害智能识别软件环境。该方法对常见桃树病害的平均识别率达到91%以上,结合图像处理、深度学习、数据挖掘等技术自动对桃树病害进行识别,实现桃树病害的智能诊断并提供防治建议。该方法具有人力成本低、操作简单、识别效率高等优点,利于病害的及时诊出与防治决策的制定,对促进果园病害防控的智慧化管理具有重要研究意义与应用价值。 相似文献
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基于图像处理和深度迁移学习的芒果果实病状识别 总被引:1,自引:1,他引:0
目的 基于计算机层析成像(Computed tomography, CT)设备所得芒果CT序列图像,实现芒果内部品质的无损检测和病状识别分类。方法 利用分段函数法、中值滤波结合双边滤波,实现芒果图像增强;采用局部自适应阈值法,实现二值化处理;采用种子填充法进行区域填充;最后通过差影法准确提取芒果果实内部组织的坏损区域。基于深度迁移学习模型,对未处理和已处理的芒果图像数据开展训练和测试,通过AlexNet和GoogLeNet深度学习网络开展迁移学习,调整超参数完成训练过程的网络微调,在不同模型中对比未处理和已处理的芒果测试集在模型上的分类结果。结果 基于未处理数据集,GoogLeNet模型在学习率为0.0002 下训练,Accuracy和Macro-average指标分别为98.79%和98.41%。基于已处理数据集,GoogLeNet模型在学习率为0.0002 下训练,Accuracy和Macro-average指标分别为100%和100%。深度迁移学习模型在已处理数据集下的模型分类指标较未处理的数据集下有较大的提升。基于同一数据集且超参数一致时,GoogLeNet网络的分类效果明显优于AlexNet网络。结论 设定学习率为0.0002 、迭代轮数为3、最小批值为64,基于GoogLeNet网络开展深度迁移学习训练,将所得模型作为最终的分类模型。 相似文献
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目前我国关于花卉分类识别技术已较为成熟,但由于类间相似性较高,花卉特征较难提取,对于同种不同类的相似花卉仍存在识别率较低的问题,因此提出使用卷积神经网络(CNN)中4类深度学习网络SqueezeNet、ResNet、InceptionV3及DenseNet的训练模型,搭建了对4种相似月季进行识别的花朵识别客户端,并对识别结果进行比较,筛选出最优模型,同时运用GPU对训练过程以及识别过程进行加速.对实验过程产生的数据进行统计对比后得出InceptionV3网络训练后得到的模型较其余3种网络而言识别率最高且识别速度较快,可以作为最优模型.将搭建的花朵识别系统应用于花卉分类工作中,在节省人工的同时也能够加速园艺自动化的进程. 相似文献
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本文以水稻稻瘟病图像为研究对象,提出一种基于深度学习的水稻稻瘟病识别方法。基于Tensor Flow开源框架,使用TensorFlow-Keras建立起深度学习模型,通过对水稻的常见健康状态、稻瘟病的图片集学习获取模型特征,最终获得的模型可以用于检测判断。深度学习模型采用ReLU作为激活函数,并对模型中的超参数学习率进行网格搜索,获取更合适的模型超参数。对改进后的模型进行测试,测试验证率达78%。本研究提出的方法可有效识别水稻稻瘟病,为水稻病害防治提供了有效的技术支持。 相似文献
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番茄叶部病害严重影响了番茄的产量和质量,为实现在移动设备实时对番茄进行病害识别,提高番茄的产量,减少种植者的损失。本研究提出将轻量级网络模型MobileNet V2和迁移学习的方式相结合,对番茄早疫病、番茄细菌性斑疹病、番茄晚疫病、番茄叶霉病、番茄斑枯病、番茄红蜘蛛病、番茄褐斑病、番茄花叶病、番茄黄化曲叶病等9种叶部病害图像以及健康番茄叶片图像进行分类识别,首先将数据集按照9∶1的比例分为训练集和验证集,对于训练模型根据迁移学习的方式分别采用不冻结卷积层、冻结部分卷积层、全部冻结卷积层的方式获得3种模型,然后在模型最后加上2层全连接层并用Dropout层防止过拟合,接着通过Softmax层输出实现对番茄病害图像分类识别,最后利用验证集来统计模型的准确率和损失值。其中,冻结部分卷积层准确率最高,达到93.67%。另外,通过试验对比传统网络VGG16、ResNet50训练集和验证集的准确率、损失值及运行时间,其中迁移学习的MobileNet V2模型的准确率最高,运行时间最短。该研究提出的基于MobileNet V2和迁移学习的番茄病害识别研究方法识别效果较佳,速度较快,为在移动设备实时对... 相似文献
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基于深度学习的5种树皮纹理图像识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1