【摘 要】
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植物识别领域的研究包括单一背景和自然环境植物图像识别,由于背景噪声的存在,自然环境植物图像识别难度更大。针对如何降低卷积神经网络(CNN)的权重大小、如何改善过拟合、
【机 构】
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南京林业大学信息科学技术学院,江苏省住房和城乡建设厅住宅与房地产业促进中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0600101);国家自然科学基金资助项目(31570662,31500533,61401214);江苏省大学生创新计划项目(201710298029Z);江苏省住建厅科技计划项目(2016ZD44);江苏省优势学科项目~~
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植物识别领域的研究包括单一背景和自然环境植物图像识别,由于背景噪声的存在,自然环境植物图像识别难度更大。针对如何降低卷积神经网络(CNN)的权重大小、如何改善过拟合、如何提高模型对自然环境植物的识别率和泛化能力的问题,提出科优先(FP)的植物识别方法。与轻量卷积神经网络MobileNet模型结合,利用迁移学习的方法,建立基于MobileNet的科优先(FP-MobileNet)植物识别模型。单纯使用MobileNet模型在单一背景植物数据集flavia上获得了99.8%的识别率;对于更具挑战的自然环境花卉
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