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基于改进leNet-5的番茄病虫害识别的研究

来源 :赣南师范大学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：wychenjian

【摘要】

：

针对传统的leNet-5在复杂纹理的图像分类上图片的识别精度不高、模型训练效率较低等问题,在传统leNet-5的基础上对其进行了改进.采用PReLU函数作为激活函数,在网络中加入Inception结构模块组、采用DropOut策略并加入Batch Normalization层等,提出了一种改进的leNet-5模型.采用2018年AI challenger农作物病虫害检测中的番茄病虫害数据集,通过数

【作者】

：

刘志勇张丽秀钟婷婷王幸福胡声洲

【机构】

：

赣南师范大学数学与计算机科学学院,赣南师范大学外国语学院

【出处】

：

赣南师范大学学报

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

番茄病虫害卷积神经网络图片识别 leNet-5优化 tomato diseases and pestsconvolution neural networki

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61562003,31660321),江西省科技厅重点研发计划项目(20171BBE50065),江西省教育厅科技项目(GJJ170817,GJJ160961)

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针对传统的leNet-5在复杂纹理的图像分类上图片的识别精度不高、模型训练效率较低等问题,在传统leNet-5的基础上对其进行了改进.采用PReLU函数作为激活函数,在网络中加入Inception结构模块组、采用DropOut策略并加入Batch Normalization层等,提出了一种改进的leNet-5模型.采用2018年AI challenger农作物病虫害检测中的番茄病虫害数据集,通过数据增强的方式对数据集进行扩充,使训练集的数量达到142 800张.实验表明,在识别番茄病虫害时,本文提出

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