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基于Faster-RCNN的花生害虫图像识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 陶震宇 1 ; 孙素芬 1 ; 罗长寿 1 ;

作者机构： 1.北京农学院计算机与信息工程学院;北京市农林科学院农业信息与经济研究所

关键词： Faster-RCNN;ResNet-50模型;花生害虫;图像识别

期刊名称： 江苏农业科学

ISSN： 1002-1302

年卷期： 2019 年 12 期

页码： 247-250

摘要： 为实现花生害虫图像的准确分类,共收集花生主要害虫图片2 038张,针对目前在基于Faster-RCNN的图像识别领域较为成熟的VGG-16和ResNet-50这2种网络模型进行对比研究,并针对ResNet-50模型参数进行调整,提出了基于学习率、训练集和测试集以及验证集的比例选择、迭代次数等参数改进的ResNet-50卷积神经网络的模型。结果表明:该模型可以准确高效地提取出花生主要害虫的多层特征图像,在平均识别率上,经过改进的ResNet-50网络模型在识别花生害虫图像上优于ResNet-50原始网络模型。该模型可以准确地分类花生主要害虫图像,可在常规情况下实现花生害虫的图像识别。

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