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改进的AlexNet卷积神经网络用于中草药叶片分类 被引量：4
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作者 黄方亮 沈同平 金力 《安庆师范大学学报（自然科学版）》 2020年第3期70-75,共6页
近年来,深度学习被广泛应用于图像处理的各个领域。本文提出一种旨在强化特征提取的改进的AlexNet模型并通过对比实验加以验证。首先,利用网络爬虫算法爬取5类中草药叶片图像形成一个样本容量较小的数据集。然后,利用数据增扩技术将原... 近年来,深度学习被广泛应用于图像处理的各个领域。本文提出一种旨在强化特征提取的改进的AlexNet模型并通过对比实验加以验证。首先,利用网络爬虫算法爬取5类中草药叶片图像形成一个样本容量较小的数据集。然后,利用数据增扩技术将原数据集容量增大4倍形成新的数据集。最后,利用改进后的AlexNet模型和增扩后的数据集开展4组对比实验。实验结果表明,结合数据增扩和改进的AlexNet模型能最大程度地提高中草药图像分类的准确率。 展开更多
关键词 神经网络 改进的alexnet 中草药 图像分类
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