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面向植物病害识别的卷积神经网络精简结构Distilled-MobileNet模型 被引量：7
1
作者 邱文杰 叶进 +4 位作者 胡亮青 杨娟 李其利 莫贱友 易万茂 《智慧农业（中英文）》 2021年第1期109-117,共9页
卷积神经网络(CNN)的发展带来了大量的网络参数和庞大的模型体积,极大地限制了其在小规模计算资源设备上的应用。为将CNN应用在各种小型设备上,研究了一种基于知识蒸馏的结构化模型压缩方法。该方法首先利用VGG16训练了一个识别率较高... 卷积神经网络(CNN)的发展带来了大量的网络参数和庞大的模型体积,极大地限制了其在小规模计算资源设备上的应用。为将CNN应用在各种小型设备上,研究了一种基于知识蒸馏的结构化模型压缩方法。该方法首先利用VGG16训练了一个识别率较高的教师模型,再将该模型中的知识通过蒸馏的方法迁移到MobileNet,从而大幅减少了模型的参数量。将知识蒸馏后的Distilled-MobileNet模型应用在14种作物的38种常见病害分类中。进行了知识蒸馏在VGG16、AlexNet、GoogleNet和ResNet 4种不同网络结构上的表现测试,结果表明,当VGG16作为教师模型时,模型准确率提升了97.54%;使用单个病害识别率、平均准确率、模型内存、平均识别时间4个指标对训练好的Distilled-MobileNet模型进行真实环境下准确性评估,经测试,模型的平均准确率达到了97.62%,平均识别时间缩短至0.218 s,仅占VGG16模型的13.20%,模型大小压缩仅为19.83 MB,相比于VGG16缩小了93.60%,使其具备了较高的准确性和实时性要求。本方法模型在压缩内存体积和缩短识别时间上较传统神经网络有了明显提高,为内存和计算资源受限设备上的病害识别提供了新的思路。 展开更多
关键词 病害识别 深度学习 模型压缩 知识蒸馏 卷积神经网络
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基于深度学习的荔枝虫害识别方法 被引量：4
2
作者 叶进 邱文杰 +2 位作者 杨娟 易万茂 马仲辉 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第6期29-32,共4页
提出一种基于多特征融合的荔枝虫害识别方法,目的是利用计算机视觉技术对荔枝的田间害虫进行全天候、实时的监测。采用基于OpenCV的中值滤波法对害虫的颜色、纹理和轮廓进行特征提取,并根据皮尔逊相关系数剔除冗余特征,从而建立了害虫... 提出一种基于多特征融合的荔枝虫害识别方法,目的是利用计算机视觉技术对荔枝的田间害虫进行全天候、实时的监测。采用基于OpenCV的中值滤波法对害虫的颜色、纹理和轮廓进行特征提取,并根据皮尔逊相关系数剔除冗余特征,从而建立了害虫特征库。根据特征库中的大量样本,采用BP神经网络算法经多次迭代训练了害虫识别模型,通过对模型进行不断优化和调整,实现了对数据集中的样本高于95%准确度的识别。 展开更多
关键词 虫害识别 神经网络 深度学习 特征融合 图像分割
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