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基于CNN的智慧農(nóng)場(chǎng)圖像分類方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：4508 K
標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
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文檔介紹：為解決新疆兵團(tuán)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)中有感知無(wú)決策的問(wèn)題，提出一種基于注意力機(jī)制模塊（SENet）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型遷移學(xué)習(xí)的圖像分類方法（TL-DA-SE-CNN）。該方法選擇4種不同的CNN模型進(jìn)行權(quán)重采集，包括VGGNet、ResNet、InceptionNet和MobileNet。模型使用SENet分類器代替卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層，提取圖像的結(jié)構(gòu)性高階統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行主題分類，并使用BP算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，分類準(zhǔn)確度達(dá)98.20%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將CNN與遷移學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和SENet相結(jié)合的技術(shù)提高了牲畜圖像分類的性能，是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)場(chǎng)自動(dòng)化分群中的有效應(yīng)用。
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