【摘 要】
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【目的】传统的蜻蜓目(Odonata)昆虫的鉴别算法是在标本图片上进行人工的特征提取来训练分类器,此类方法所用的数据集包含的蜻蜓目昆虫种类和数量均较少,并且样本背景单一,导致识别率低且只能识别标本图片。针对这些问题制作了一个同时包含蜻蜓目昆虫生态图片和标本图片的数据集,提出一种基于深度学习的蜻蜓目昆虫的识别算法。【方法】采用具备端到端学习优势的网络框架,在上述数据集上,使用在ImageNet上迁移
【机 构】
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重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆师范大学重庆市数字农业服务工程技术研究中心,重庆师范大学智慧金融与大数据分析重庆市重点实验室,重庆师范大学生命科学学院
【基金项目】
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科学技术部科技基础性工作专项重点项目(No.2015FY210300),重庆市教育委员会科技项目青年项目(No.KJQN201800521),重庆市基础研究与前沿探索项目(No.cstc2018jcyjAX0470),重庆市研究生科研创新项目(No.CYS20247)。
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【目的】传统的蜻蜓目(Odonata)昆虫的鉴别算法是在标本图片上进行人工的特征提取来训练分类器,此类方法所用的数据集包含的蜻蜓目昆虫种类和数量均较少,并且样本背景单一,导致识别率低且只能识别标本图片。针对这些问题制作了一个同时包含蜻蜓目昆虫生态图片和标本图片的数据集,提出一种基于深度学习的蜻蜓目昆虫的识别算法。【方法】采用具备端到端学习优势的网络框架,在上述数据集上,使用在ImageNet上迁移学习的ResNet50进行特征提取,使用新的区域建议网络Imp-RPN进行特征筛选,再使用改进的损失函数
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