【摘 要】
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为解决自然场景中拥有复杂背景的树木整体图像识别问题,提出了一种基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别方法。首先使用AlexNet、VggNet-16、Inception V3及ResNet 50这
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金-浙江两化融合联合基金项目(U1809208);浙江省自然科学基金-青山湖科技城联合基金项目(LQY18C160002)
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为解决自然场景中拥有复杂背景的树木整体图像识别问题,提出了一种基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别方法。首先使用AlexNet、VggNet-16、Inception V3及ResNet 50这4种在ImageNet大规模数据集上预训练的模型对图像进行特征提取,然后迁移到目标树种数据集上,训练出4个不同的分类模型,最后通过相对多数投票法和加权平均法建立集成模型。构建了一个新的树种图像数据集——TreesNet,基于该数据集,设计了多类实验,并将该方法与传统的图像识别方法进行了分析比较。实验结果表明:该
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