基于迁移学习的多模型水稻病害识别方法研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王忠培

作者： 王忠培;张萌;董伟;朱静波;孔娟娟;钱蓉

作者机构：

关键词： 水稻病害;迁移学习;深度学习;智能识别

期刊名称： 安徽农业科学

ISSN：

年卷期： 2021 年 020 期

页码： 236-242

摘要： 水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,使用传统机器学习方法识别农作物病虫害效果并不理想,因此该研究使用深度学习技术结合迁移学习方法识别常见水稻病害。使用当前深度学习领域经典网络模型VGG、ResNet、DenseNet、InceptionResNet、Xception模型作为预训练模型,通过比较不同模型在新任务上的表现,选取性能最好且最稳定的Xception模型作为最终模型。试验结果显示,DenseNet、InceptionResNet、Xception的识别准确率可以达到97%,尤其是Xception模型不仅可以达到98.50%的最高识别准确率而且是最稳定的。该研究通过试验探讨了适用于常见水稻病害智能识别的最佳模型,同时表明了使用迁移学习方法解决新任务的有效性。

分类号： S435.11%TP18%TP391.41

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