基于改进深度残差卷积神经网络的水稻病害识别

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本文提出了一种基于迁移学习的改进深度残差卷积神经网络水稻病害图像识别模型,能够对复杂田间背景下的水稻病害小数据样本进行图像识别.在resnet-101模型的基础上,以改进Resnet101模型,用卷积层代替全连接层.并且用迁移学习的方法将ImageNet数据集通过Resnet101模型进行预训练,之后将改进后的Resnet101模型代替预训练模型的全连接层,构成一个新的网络模型.采用mixup算法对训练集数据扩充的条件下,稻瘟病、纹枯病、白叶枯病、恶苗病进行识别.实验证明本算法模型,可实现田间复杂背景下水稻病害的智能识别.
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