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基于改进ResNet玉米种子分类方法研究 被引量：19
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作者 吕梦棋 张芮祥 +1 位作者 贾浩 马丽 《中国农机化学报》 北大核心 2021年第4期92-98,共7页
针对传统人工挑选存在误差大、效率低等问题,提出一种基于ResNet网络的细粒度图像分类方法对玉米种子进行精确分类。首先,针对玉米种子特征建立图像采集平台并对采集到的图片进行图像预处理,然后,构建基于ResNet的玉米种子的分类模型并... 针对传统人工挑选存在误差大、效率低等问题,提出一种基于ResNet网络的细粒度图像分类方法对玉米种子进行精确分类。首先,针对玉米种子特征建立图像采集平台并对采集到的图片进行图像预处理,然后,构建基于ResNet的玉米种子的分类模型并优化整个网络,输入玉米种子图像输入到模型中进行训练,直到得到权值最好的分类模型,相同条件下还比较VGG-13、AlexNet以及ResNet-50的结果。试验表明:本文提出的卷积神经网络的识别精度和识别时间与VGG-13、AlexNet以及ResNet-50相比都得到一定的提升。经过改进ResNet算法对大、中、小种子的识别率分别为96.4%、93.5%、92.3%高于VGG-13、AlexNet以及ResNet-50三种算法。 展开更多
关键词 玉米种子分类 机器视觉 特征提取 ResNet算法
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