改进ResNet18网络模型的花卉识别OA
花卉识别在生活中有重要的应用和研究价值。目前传统的花卉识别方法都是通过人工手动选择多个特征进行分类,存在识别准确率低、泛化能力较弱和分类时间长等问题。由于不同的花朵之间存在相似度,通过对每张图片随机变化,增强数据集,把花卉作为研究对象,提出了一种基于ResNet18网络模型优化的花卉识别方法。将ResNet18网络模型中残差块的基础卷积替换为空洞卷积,提取花卉图片更多的细节特征来实现高精度,接着在每个残差块后分别加入经过改进的通道注意力机制优化网…查看全部>>
赵洋;梁迎春;许军;李大舟
沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142 辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室,辽宁沈阳110142沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142 辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室,辽宁沈阳110142
信息技术与安全科学
ResNet18注意力机制空洞卷积花卉识别深度学习
《计算机技术与发展》 2022 (7)
P.167-172,6
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