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摘 要:本发明涉及一种基于多阶段训练的农作物病害长尾图像识别方法,属于深度学习和图像识别领域。该方法包括:搭建卷积神经网络模型对农作物病虫害进行识别,并采用多阶段训练的方法进行训练提高模型的鲁棒性和对不均衡数据的识别能力。第一阶段训练采用原始的不均衡的数据进行模型训练,让模型学习到原始的数据分布;第二阶段训练采用CutMix增强后的数据集进行模型训练,提升模型的鲁棒性;第三阶段训练采用平衡采样后分布均衡的数据集进行模型训练,训练时冻结卷积模块的参数更新,只更新全连接层参数,在保留前两阶段获得的特征提取能力的同时提升模型对尾部类别的分类能力。本发明能提高自然场景下复杂的不均衡分布的病虫害图像识别准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110356903.3 | 专利名称: | 一种基于多阶段训练的农作物病害长尾图像识别方法 |
申请日: | 2021-04-01 | 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: | G06V20/10搜分类 农副产品搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |