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    基于深度學習的蘑菇種類識別算法研究


    【發(fā)布日期】:2020-02-26  【來源】:中國食用菌
    作者:羅奇
    單位:武漢體育學院體育工程與信息技術學院
    摘要:深度學習已廣泛地應用于植物圖像識別分類中。由于蘑菇圖像的識別分類難度較大,針對如何提高識別模型的準確率和泛化能力,提出了單一背景下的蘑菇圖像識別方法。針對傳統(tǒng)的卷積神經網絡中存在的空間冗余問題,采用了一種降梯度卷積訓練模型,有效提高了蘑菇分類圖像的識別性能。通過一個包含8 123個樣本的蘑菇數(shù)據集測試,降梯度卷積訓練模型的平均耗費時間為0.985 s,第1張圖像的平均命中準確率達到了91.6%,實驗結果表明:降梯度卷積訓練模型在單一背景、數(shù)據量較大的情況下,識別速度和準確率均優(yōu)于傳統(tǒng)的傳統(tǒng)卷積神經網絡。 
    基金:湖北省自然科學基金計劃項目(2017CFB560);
    關鍵詞:深度學習; 卷積神經網絡; 圖像識別; 圖像頻率; 特征圖;
     
     
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