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Mask R-CNN模型在茄花花期识别中的应用研究OA北大核心CSTPCD

Application of Mask R-CNN Model in Identification of Eggplant Flowering Period

中文摘要

将Mask R-CNN实例分割模型应用于茄子花期识别研究,针对Mask R-CNN模型对大目标物存在误检和漏检的情况,提出使用混合空洞卷积融合普通卷积的方法,在ResNet50的残差块中进行参数修改,通过堆叠残差块完成对整个特征提取网络的改进,扩大了特征图感受野,增强了全局信息关联性;针对出现的过拟合问题,运用迁移学习方法将预训练的ResNet50特征提取网络作为茄花识别模型的初始参数,提高了模型在测试集泛化能力的同时提升了模型训练速度.运用改进…查看全部>>

郑凯;方春;袁思邈;冯创;李国坤

山东理工大学 计算机科学与技术学院,山东 淄博 255049山东理工大学 计算机科学与技术学院,山东 淄博 255049山东理工大学 计算机科学与技术学院,山东 淄博 255049山东理工大学 计算机科学与技术学院,山东 淄博 255049山东理工大学 计算机科学与技术学院,山东 淄博 255049

信息技术与安全科学

Mask R-CNN模型实例分割目标检测混合空洞卷积迁移学习

《计算机工程与应用》 2022 (18)

天然无序蛋白质无序区域及其分子识别特征域的预测算法研究

318-326,9

国家自然科学基金(61602280)山东省自然科学基金(ZR2014FQ028).

10.3778/j.issn.1002-8331.2102-0241

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