【摘 要】
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为了快速高效的提高树种识别工作的效率,解决识别工作中的遇到的困难,提出一种基于改进卷积神经网络的高效树种识别方法。实验以残差网络(residual network, ResNet)为基础网络加以改进,应用迁移学习的知识,加快网络的训练过程,使其更快的拟合,并对网络结构进行了适当的修改,使其更适合本实验的任务。实验模型网络应用Adam优化器进行训练,采用学习率衰减器寻找模型最优解,为了增加网络的泛化
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为了快速高效的提高树种识别工作的效率,解决识别工作中的遇到的困难,提出一种基于改进卷积神经网络的高效树种识别方法。实验以残差网络(residual network, ResNet)为基础网络加以改进,应用迁移学习的知识,加快网络的训练过程,使其更快的拟合,并对网络结构进行了适当的修改,使其更适合本实验的任务。实验模型网络应用Adam优化器进行训练,采用学习率衰减器寻找模型最优解,为了增加网络的泛化能力,对实验图像进行了数据增强。实验结果表明,与未改进的VGG16、ResNet18、ResNet34网络相比,改进的网络识别准确度分别提高了26.93%、2.91%、1.33%,同时兼顾到了准确度与高效性,模型能够较好的胜任树种识别任务。
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