简介：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了提取,网络的识别准确率较高,达到了生产检测的标准.
客服QQ：30444492琼网文【2021】1550-113号
增值电信业务经营许可证：琼B2-20210322
出版物经营许可证：新出发龙华出字第(2021)009号
广播电视节目制作经营许可证：(琼)字第00779号
版权所有 ©2002-2024 期刊网(www.qikanchina.com) 琼ICP备2021005105号
