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采用改进的SqueezeNet模型识别多类叶片病害

刘阳 高国琴

农业工程学报2021,Vol.37Issue(2):187-195,9.
农业工程学报2021,Vol.37Issue(2):187-195,9.DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2021.2.022

采用改进的SqueezeNet模型识别多类叶片病害

Identification of multiple leaf diseases using improved SqueezeNet model

刘阳 1高国琴2

作者信息

  • 1. 江苏大学电气信息工程学院,镇江 212013
  • 2. 南通职业大学电子信息学院,南通 226007
  • 折叠

摘要

关键词

病害/图像识别/SqueezeNet/轻量级卷积神经网络/模型参数内存需求/模型运算

分类

农业科技

引用本文复制引用

刘阳,高国琴..采用改进的SqueezeNet模型识别多类叶片病害[J].农业工程学报,2021,37(2):187-195,9.

基金项目

国家自然科学基金项目( 51375210 ) ( 51375210 )

镇江市重点研发计划(GZ2018004) (GZ2018004)

江苏高校优势学科建设工程资助项目 ()

江苏省研究生科研与实践创新计划项目(CXZZ12_0694) (CXZZ12_0694)

南通市科技计划项目(MSZ20155) (MSZ20155)

农业工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-6819

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