【摘 要】
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本文提出一种简便的基于树木叶片的树木种类快速分类方法.该方法基于迁移学习的思路,首先运用卷积神经网络提取数据集中的图片特征,然后使用传统分类算法或聚类算法进行树木
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本文提出一种简便的基于树木叶片的树木种类快速分类方法.该方法基于迁移学习的思路,首先运用卷积神经网络提取数据集中的图片特征,然后使用传统分类算法或聚类算法进行树木叶片类别的识别.本文尝试了四种常用深度学习网络提取图像特征,并基于图像特征使用有监督分类器K临近算法进行图像分类.在基于15种不同树木的258张叶片图像数据集上,我们发现基于resnet18的图像特征提取和KNN的图像分类取得了最高的图像识别准确率,准确率为83.57％.基于迁移学习的树木图片分类有较高的准确率,该深度学习应用为快速检测树木类型提供了一种可行的策略.
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