| 基于CNN的智慧农场图像分类方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：4508 K | |
| 標簽： 深度学习 卷积神经网络 数据增强 | |
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| 文檔介紹：为解决新疆兵团农业现代化建设中有感知无决策的问题，提出一种基于注意力机制模块（SENet）与卷积神经网络混合模型迁移学习的图像分类方法（TL-DA-SE-CNN）。该方法选择4种不同的CNN模型进行权重采集，包括VGGNet、ResNet、InceptionNet和MobileNet。模型使用SENet分类器代替卷积神经网络的全连接层，提取图像的结构性高阶统计特征进行主题分类，并使用BP算法进行参数调整，分类准确度达98.20%。实验结果表明，将CNN与迁移学习、数据增强和SENet相结合的技术提高了牲畜图像分类的性能，是卷积神经网络在农场自动化分群中的有效应用。 | |
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