【摘 要】
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本文利用深度学习模型迁移方法,选择基础模型瓶颈层的输出作为提取的特征,后面训练的层作为分类器,实现玉米图片发育期的自动分类识别。在深度学习框架TensorFlow下,分别搭建
【机 构】
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中国气象局气象探测中心,内蒙古锡林浩特国家气候观象台,河南中原光电测控技术有限公司
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本文利用深度学习模型迁移方法,选择基础模型瓶颈层的输出作为提取的特征,后面训练的层作为分类器,实现玉米图片发育期的自动分类识别。在深度学习框架TensorFlow下,分别搭建基于inception V3和vgg16的迁移网络,通过调整模型输入大小,搭建了基于inception V3原始尺寸、基于inception V3大尺寸和基于vgg16原始尺寸、基于vgg16大尺寸四种不同的模型。在玉米数据集上进行模型训练、测试,对比四种模型的训练精度和检测精度。结果表明针对玉米发育期识别问题,同一种基础模型搭建的迁
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