基于改进卷积自编码机的油茶果图像识别研究

来源 :林业工程学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：laiqu8710

【摘要】

：

为进一步提高油茶果识别的速度与精度,提出一种基于改进卷积自编码机神经网络的油茶果图像识别方法。该方法以非对称分解卷积核提高训练速度,以输出端重构输入端的直连训练方式减少信息损失;利用改进的自编码机训练不同颜色通道的图像,随后在共享层中利用金字塔池化算法融合高阶特征,利用softmax算法构建分类器。结合selective-search算法生成候选区域,并对其进行筛选,利用训练好的网络设计油茶果果实

【作者】

：

张习之李立君

【机构】

：

中南林业科技大学机电工程学院

【出处】

：

林业工程学报

【发表日期】

：

2019年03期

【关键词】

：

油茶果图像识别深度学习卷积神经网络自编码机 camellia oleifera fruitimage recognitiondeep learningc

【基金项目】

：

湖南省科技计划重点研发项目(2016NK2142),湖南省高校科技创新团队支持计划(2014207)

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