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摘 要:本发明涉及一种基于深度迁移学习的水果图像分类方法,属于农业信息化领域。该算法通过冻结低层网络参数,使低层网络结构作为特征提取器,并修改高层网络参数和结构,提出新的迁移模型TL‑VGG16、TL‑InceptionV3和TL‑ResNet50。通过对三种迁移模型分别输入图像进行小样本训练,实现对不同水果图像的准确分类。最后对三种迁移模型分别使用加权平均法和相对多数投票法进行融合,输出新的预测概率。本发明解决了传统深度网络在识别图像时层数较深、训练耗时较长、模型收敛较慢和小数据集情况下过拟合情况较严重等问题,实现了深度网络的参数轻量级,降低了训练难度,并增加了深度网络在智能农业应用中的普遍性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210524205.4 | 专利名称: | 基于深度迁移学习的水果图像分类方法 |
申请日: | 2022-05-13 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2024-11-29 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114881155B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |