基于迁移学习和卷积神经网络的生菜鲜重估测OA北大核心
Lettuce fresh weight estimation based on transfer learning and convolutional neural network
为提高设施生产中对各生长阶段生菜鲜重的无损估测精度进而更好地指导生产,提出一种利用生菜冠层图像为输入,基于迁移学习技术和卷积神经网络估测鲜重的方法,对比分析AlexNet、VGG-16、GoogLeNet和ResNet-18模型迁移学习后在生菜鲜重估测任务上的效果;同时,对比不同迁移学习方法对模型性能的影响,通过冻结卷积层和减少全连接层改善模型的参数量和训练速度.结果表明:1)AlexNet和VGG-16两种模型能较好的实现生菜鲜重的估测,Ale…查看全部>>
崔庭源;杨其长;张义;徐丹;马浚诚
中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,北京100081中国农业科学院都市农业研究所,成都610000中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,北京100081中国农业大学水利与土木工程学院,北京100083中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,北京100081
农业科技
生菜鲜重估测卷积神经网络迁移学习
《中国农业大学学报》 2022 (11)
197-206,10
国家重点研发计划战略性科技创新合作专项(2020YFE0203600)基本科研业务费(Y2021PT04)
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