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基于Grad-CAM可视化与特征识别率结合的草地贪夜蛾及近缘种成虫识别模型评估
1
作者 魏靖 季英超 《现代农业科技》 2024年第8期163-169,共7页
为提升草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别模型的泛化能力,除识别准确率外,额外引入特征识别率对模型的泛化能力进行评估。将VGG-16-bn模型的全连接层以全局平均值池化层取代,并在模型训练阶段引入了Grad-CAM可视化结果进行训练指导,共构建了... 为提升草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别模型的泛化能力,除识别准确率外,额外引入特征识别率对模型的泛化能力进行评估。将VGG-16-bn模型的全连接层以全局平均值池化层取代,并在模型训练阶段引入了Grad-CAM可视化结果进行训练指导,共构建了4种改进模型识别草地贪夜蛾及其近缘种成虫。结果表明,改进后的模型的识别准确率均在99.22%以上,VGG-16-bn-GAP模型参数内存需求仅为原始模型的10.98%。为评估模型的泛化能力,利用导向反向传播梯度值、Grad-CAM及Grad-CAM++对模型习得的特征进行可视化,并与专家进行人工识别的关键视觉特征进行比较。结果表明,改进的VGG-16-bn-GAP模型和VGG-16-bn-GAIN模型获得的草地贪夜蛾平均特征识别率比原始模型分别提高12.25%和13.42%。本文提出的以特征识别率评估模型泛化能力的方法,可为特征识别率和识别准确率的提升提供参考。 展开更多
关键词 草地贪夜蛾 Grad-CAM 全局平均值池化 泛化能力 特征识别率
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基于PCA的指节纹图像全局特征提取与识别 被引量：3
2
作者 李温温 王吉彬 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第1期75-79,共5页
在基于PCA(Principal Component Analysis)的指节纹图像全局特征提取和识别中,为了提高准确率,在传统方法的基础上,通过实验验证了4指指节纹对于识别结果有不同的分类权重(贡献率)。改进了已有研究成果中对4指等权重分配的方法。实验结... 在基于PCA(Principal Component Analysis)的指节纹图像全局特征提取和识别中,为了提高准确率,在传统方法的基础上,通过实验验证了4指指节纹对于识别结果有不同的分类权重(贡献率)。改进了已有研究成果中对4指等权重分配的方法。实验结果显示,和4指等权重分配方法达到94. 4%的识别率需要32维特征相比,4指权重比为2∶2∶3∶2时,取21维特征即可达到最高识别率94. 4%。因此该方法可大大降低特征维数,提高识别速度。 展开更多
关键词 指节纹 全局特征提取 特征识别 主成分分析
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整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法 被引量：2
3
作者 宋鹏 杨德东 +1 位作者 李畅 郭畅 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期966-975,共10页
针对孪生网络目标跟踪算法仅使用特征提取网络提取特征,在遮挡、旋转、光照与尺度变化中容易出现跟踪失败的问题,提出整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法.将高效的通道注意力模块引入ResNet22孪生网络中,提高特征的判别能力.使... 针对孪生网络目标跟踪算法仅使用特征提取网络提取特征,在遮挡、旋转、光照与尺度变化中容易出现跟踪失败的问题,提出整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法.将高效的通道注意力模块引入ResNet22孪生网络中,提高特征的判别能力.使用整体特征识别功能计算全局信息,提取更为丰富的语义信息,提高跟踪算法精度.同时,引入自适应模板更新机制,解决遮挡与长期跟踪导致的模板退化问题.为了验证所提方法的有效性,在OTB2015、VOT2016与VOT2018等公开数据集上进行测试,并与其他跟踪算法进行对比.结果表明,所提算法在精确度与成功率上表现较好,在背景杂乱、旋转、光照与尺度变化等情况中表现稳定. 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 整体特征识别 通道注意力 模板更新
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