共查询到17条相似文献，搜索用时 625 毫秒
1.
基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类 总被引：4，自引：1，他引：4
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。 相似文献
2.
苹果叶片病害形态相似、斑点大小不同，依靠人工和农业专家识别的传统方式效率较低。为此提出一种基于改进残差网络的苹果病害识别模型REP-ResNet。该模型在基准模型ResNet-50的基础上通过采用批标准化、激活函数、卷积层的残差结构顺序，加入通道注意力机制和并行卷积的方式进行改进。训练过程中，将公开数据集PlantVillage预训练的模型权重参数迁移至上述网络模型中重新训练，达到加快网络的收敛速度和提高模型识别能力的目的。采用数据扩充的方式解决训练过程中样本不均的问题。结果表明，REP-ResNet模型与基准网络模型相比识别准确率提高2.41个百分点。模型使用迁移学习的方式进行训练，在复杂背景下的苹果叶片病害识别中准确率达到97.69%，与传统卷积神经网络相比识别效果有较大提高。 相似文献
3.
为确定合理有效的茶叶嫩芽采摘时间,提出一种基于AlexNet卷积神经网络的茶叶嫩芽状态智能识别方法。首先,建立自然环境下全开面、半开面和未开面三种状态茶叶嫩芽图像集;然后,训练茶叶嫩芽状态AlexNet网络识别模型;最后,利用测试集样本进行模型检测,训练集和测试集中三种状态嫩芽平均识别率分别为97.8%和88%。实验结果表明,该方法能够有效地识别自然环境下茶叶嫩芽状态,为嫩芽智能采摘提供理论依据。 相似文献
4.
在农业生产中，虫害已经成为影响作物产量和质量的主要威胁之一，针对传统识别方法对复杂背景下虫害图像识别准确率和效率低等问题，本研究提出一种基于迁移学习和改进残差网络的虫害图像识别方法。首先，利用数据增强技术对采集的橘小实蝇虫害图像进行样本数据的扩充；再在ResNet-34模型的基础上，增加了2个注意力模块层，并重新设计了全连接层模块，获得能够改进后的网络模型；最后利用迁移学习的方法将预训练的参数权重迁移到本模型中进行训练，并在试验过程中分析学习方式、样本量、学习率、批量大小等参数对模型性能的影响。结果表明，采用旋转、翻转和亮度变换操作对图像进行数据扩充的数据集，在训练模型的全部层的迁移学习方法中获得99.77%的测试准确率。本研究提出的模型具有较高的识别准确率和较强的鲁棒性，可为实现复杂背景下虫害的识别提供参考。 相似文献
5.
针对人工诊断棉叶螨害分级准确率低、耗时长、成本高的问题,提出一种基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别方法。以3种受害等级的棉花叶片与健康叶片图像作为对象,分别于单一背景和自然环境下采集图像,构建图像数据集。首先,利用PlantVillage数据集预训练模型,使用数据增强技术对数据集进行数据增强,扩充训练样本;然后,在ResNet50网络模型的基础上,引入焦点损失函数,在不同网络层嵌入注意力机制模块,并加入Dropout正则化构建改进的ResNet50模型;最后,对比不同模型的识别效果。结果表明：同时在深层和浅层引入注意力机制模块,设定动量为0.9、学习率为0.001时,改进的ResNet50模型具有最好的分类效果,优于ResNet50、VGG16、MobileNet、AlexNet和SENet模型,对棉叶螨危害等级的平均识别准确率达到97.8%。 相似文献
6.
番茄叶部病害严重影响了番茄的产量和质量,为实现在移动设备实时对番茄进行病害识别,提高番茄的产量,减少种植者的损失。本研究提出将轻量级网络模型MobileNet V2和迁移学习的方式相结合,对番茄早疫病、番茄细菌性斑疹病、番茄晚疫病、番茄叶霉病、番茄斑枯病、番茄红蜘蛛病、番茄褐斑病、番茄花叶病、番茄黄化曲叶病等9种叶部病害图像以及健康番茄叶片图像进行分类识别,首先将数据集按照9∶1的比例分为训练集和验证集,对于训练模型根据迁移学习的方式分别采用不冻结卷积层、冻结部分卷积层、全部冻结卷积层的方式获得3种模型,然后在模型最后加上2层全连接层并用Dropout层防止过拟合,接着通过Softmax层输出实现对番茄病害图像分类识别,最后利用验证集来统计模型的准确率和损失值。其中,冻结部分卷积层准确率最高,达到93.67%。另外,通过试验对比传统网络VGG16、ResNet50训练集和验证集的准确率、损失值及运行时间,其中迁移学习的MobileNet V2模型的准确率最高,运行时间最短。该研究提出的基于MobileNet V2和迁移学习的番茄病害识别研究方法识别效果较佳,速度较快,为在移动设备实时对... 相似文献
7.
基于农业技术与信息化技术的不断发展与融合,针对当前河北省农作物害虫识别准确率和效率低等问题,提出了一种基于Asp.NET Core MVC架构的残差神经网络害虫图像识别系统。该系统首先通过移动采集终端和网络图片爬虫收集目标分类图片信息,再使用数据增强技术扩充样本库,得到神经网络训练模型的数据集;然后通过搭建机器学习框架,分别引入ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152残差网络模型,对数据集执行训练并验证其准确度;最后将准确度最高的训练结果模型运用至农作物害虫分类服务系统。经验证,该识别模型具有良好的适用性和鲁棒性,可为河北省主要农作物虫害提供识别及诊断功能。 相似文献
8.
为提高设施生产中对各生长阶段生菜鲜重的无损估测精度进而更好地指导生产，提出一种利用生菜冠层图像为输入，基于迁移学习技术和卷积神经网络估测鲜重的方法，对比分析AlexNet、VGG-16、GoogLeNet和ResNet-18模型迁移学习后在生菜鲜重估测任务上的效果；同时，对比不同迁移学习方法对模型性能的影响，通过冻结卷积层和减少全连接层改善模型的参数量和训练速度。结果表明:1)AlexNet和VGG-16两种模型能较好的实现生菜鲜重的估测，AlexNet模型的决定系数R2为0.928 0，标准均方根误差NRMSE为19.08%，VGG-16模型的R2为0.938 0，NRMSE为17.71%，但VGG-16模型存在参数量大训练慢的问题，综合考虑选取AlexNet模型迁移学习后作为生菜鲜重估测模型；2)与全新学习方法相比，在预训练模型基础上对生菜鲜重数据集进行迁移学习，可以明显提升生菜鲜重估测模型的训练速度和准确度；3)冻结卷积层能显著加快模型的训练速度，训练时间可减少18%，减少全连接层在保持精度的前提下能大幅度减少模型的参数量。基于迁移学习的卷积神经网络模型可用于生菜鲜重的快速估测，该方法也可以拓展应用到其他叶类蔬菜的鲜重估测中。 相似文献
9.
为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治,采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法,对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究;同时,探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响;基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型,对病虫害识别精度可达99.35%,危害程度分级精度可达92.78%;2)在相同训练参数下,本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%,并且收敛速度最快;3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高;在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高,更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像,本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。 相似文献
10.
成熟度判别是芒果采收及储藏的重要依据.为了适应移动设备硬件算力的限制，对比了传统机器学习方法和迁移学习方法在芒果成熟度鉴别方面的表现，优选最佳模型并开发了芒果成熟度分类软件.试验采集了不同成熟度的小台农图像100张，进行数据扩充后按照8:2划分为训练集和测试集，以准确率、F1值和预测时间作为模型评价指标，分别采用k近邻(K-NearestNeighbor, KNN)、支持向量机(Support vector machine, SVM)、朴素贝叶斯(Naive bayes, NB)、决策树(Decision tree, DT)机器学习算法模型和AlexNet、ResNet18、VGG16、GoogleNet和SqueezeNet迁移学习算法模型进行训练和测试，并对比分析各模型的表现.结果表明：机器学习虽然运算速度快，但分类的准确率明显低于迁移学习，迁移学习的分类准确率均在90%以上.但综合考虑模型的分类准确率和计算能力认为Resnet18表现最佳，它在迭代20次后准确率达到98.75%,而测试时间仅为74.66 ms,优于其它深度学习模型. 相似文献
11.
【目的】研究一种基于卷积神经网络的危害棉叶症状识别技术,提高棉花病虫害的识别准确率。【方法】基于caffe深度学习框架,在CaffeNet网络结构基础上增加一层全连接层(记为CaffeNet+1),并结合迁移学习方法对网络进行训练。采集健康、红叶茎枯、红蜘蛛、枯萎、黄萎、双斑萤叶甲、蚜虫、褐斑棉叶图像各975张作为样本集。随机选取验本集中80%的图像样本作为训练集,剩余20%作为测试集。【结果】迁移学习方式下学习率取0.005时的CaffeNet+1模型最优,在测试集上其识别准确率可达98.9%。【结论】在与全新学习模式下的CaffeNet模型相比,该方法可加速网络模型收敛,且具有更高的识别准确率,该技术方法在准确识别田间病虫害棉叶后表现症状的图像写出来具体方面具有重要的应用价值。 相似文献
12.
目的 基于计算机层析成像(Computed tomography, CT)设备所得芒果CT序列图像,实现芒果内部品质的无损检测和病状识别分类。方法 利用分段函数法、中值滤波结合双边滤波,实现芒果图像增强;采用局部自适应阈值法,实现二值化处理;采用种子填充法进行区域填充;最后通过差影法准确提取芒果果实内部组织的坏损区域。基于深度迁移学习模型,对未处理和已处理的芒果图像数据开展训练和测试,通过AlexNet和GoogLeNet深度学习网络开展迁移学习,调整超参数完成训练过程的网络微调,在不同模型中对比未处理和已处理的芒果测试集在模型上的分类结果。结果 基于未处理数据集,GoogLeNet模型在学习率为0.0002 下训练,Accuracy和Macro-average指标分别为98.79%和98.41%。基于已处理数据集,GoogLeNet模型在学习率为0.0002 下训练,Accuracy和Macro-average指标分别为100%和100%。深度迁移学习模型在已处理数据集下的模型分类指标较未处理的数据集下有较大的提升。基于同一数据集且超参数一致时,GoogLeNet网络的分类效果明显优于AlexNet网络。结论 设定学习率为0.0002 、迭代轮数为3、最小批值为64,基于GoogLeNet网络开展深度迁移学习训练,将所得模型作为最终的分类模型。 相似文献
13.
PAN Shuai-qun QIAO Jing-fen WANG Rui YU Hui-lin WANG Cheng Kerry TAYLOR PAN Hong-yu 《农业科学学报》2022,21(4):1094-1105
Maize (Zea mays L.), also known as corn, is the third most cultivated crop in the world. Northern corn leaf blight (NCLB) is a globally devastating maize foliar disease caused by Setosphaeria turcica (Luttrell) Leonard and Suggs. Early intelligent diagnosis and warning is an effective and economical strategy to control this disease. Today, deep learning is beginning to play an essential role in agriculture. Notably, deep convolutional neural networks (DCNN) are amongst the most successful machine learning techniques in plant disease detection and diagnosis. Our study aims to identify NCLB in the maize-producing area in Jilin Province based on several DCNN models. We established a database of 985 leaf images of healthy and infected maize and applied data augmentation techniques including image segmentation, image resizing, image cropping, and image transformation, to expand to 30 655 images. Several proven convolutional neural networks, such as AlexNet, GoogleNet, VGG16, and VGG19, were then used to identify diseases. Based on the best performance of the DCNN pre-trained model GoogleNet, some of the recent loss functions developed for deep facial recognition tasks such as ArcFace, CosFace, and A-Softmax were applied to detect NCLB. We found that a pre-trained GoogleNet architecture with the Softmax loss function can achieve an excellent accuracy of 99.94% on NCLB diagnosis. The analysis was implemented in Python with two deep learning frameworks, Pytorch and Keras. The techniques, training, validation, and test results are presented in this paper. Overall, our study explores intelligent identification technology for NCLB and effectively diagnoses NCLB from images of maize. 相似文献
14.
使用竹片图像实现竹片缺陷自动识别，目前深度学习可以有效地解决该类问题，但是必须使用大量样本数据做训练才能获得较高的识别准确率。当图像数量有限时，利用基于迁移学习的方法，把经过预训练的卷积神经网络模型进行迁移，即共享卷积层和池化层的权重参数，调整新网络模型的超参数，并建立一个包含4种共计6 360张竹片缺陷图像的数据库，把图片分成4种训练集测试集形式，即80%训练、20%测试；60%训练、40%测试；40%训练、60%测试；20%训练、80%测试，分别利用支持向量机SVM分类方法、深度学习方法和迁移学习方法进行训练和测试，并将这3种方法作对比。最后，通过构建竹片缺陷识别的混淆矩阵对迁移学习进行具体分析与说明。结果表明，按照80%训练、20%测试的识别准确率最高，通过迁移学习得到的竹片缺陷最高识别精度分别达到98.97%，比普通深度学习提高了11.55% ，比SVM分类方法提高了13.04%。说明迁移学习比普通深度学习和传统支持向量机SVM分类方法更适合用于小样本数据集的分类识别，并且效果优于普通深度学习和 SVM 分类方法。 相似文献
15.
基于深度学习的5种树皮纹理图像识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
16.
微藻在生态系统的结构和功能中具有极为重要的作用,而传统光学人工镜检方法对微藻种类鉴别具有较大的难度。本研究将微藻的光学图像进行了采样,并结合国内外专家对微藻鉴定的经验知识,制作了微藻图像数据集,并进行了数据增强处理。借助深度学习的原理和方法,构建了基于卷积神经网络结构的深度学习模型（AlexNet）,对模型进行了训练,并利用5折交叉验证方法确保模型的稳定性。结果表明,模型的训练精度可达到98.78±0.98%,测试精度达85.46±0.23%,达到了预期效果。利用AlexNet模型训练得到的参数,对预留的280个样本图像进行实际测试,7个藻种的平均精确度、平均召回率和平均F1 Score分别为0.832,0.844和0.833。表明深度学习方法是鉴定微藻的一种有效方法。 相似文献
17.
针对棉花异性纤维（棉花采摘、摊晒、收购、储存、运输及加工过程中混入棉花中的非棉纤维）识别问题,提出了一种基于联盟博弈和极限学习机相融合的棉花异性纤维识别方法,该方法利用基于联盟博弈的特征选择方法确定最优的特征集,随后利用极限学习机进行棉花异性纤维识别并与支持向量机、ｋ近邻法进行了试验比较．试验结果表明,该方法、支持向量机和ｋ近邻法可以实现的准确率分别为90.15％、88.46％和86.30％．相对于另两种方法,该方法具有最高的识别准确率,并使特征集的特征数由75个降为25个． 相似文献