【摘 要】
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使用树干和树叶图像实现树种自动识别,目前深度学习可以有效的解决该类问题,但它需要大量样本做训练才能达到较高的识别精度。当面对有限图像数量时,提出基于迁移学习的方法,
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572017CB10);黑龙江省博士后经费(LBH-Z16006,LBH-Z16011)
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使用树干和树叶图像实现树种自动识别,目前深度学习可以有效的解决该类问题,但它需要大量样本做训练才能达到较高的识别精度。当面对有限图像数量时,提出基于迁移学习的方法,把经过预训练的卷积神经网络模型进行迁移,即共享卷积层和池化层的权重参数,对新的网络模型超参数进行调整,并建立一个包含10种共计2000张树干图像和8种共计1725张树叶图像的数据库,把图片分为训练集和测试集,分别利用迁移学习、普通深度学习和SVM分类方法进行训练和测试,并将这3种方法作对比。最后,通过构建树干和树叶图像的混淆矩阵对迁移学习进行具
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