基于深度卷积神经网络的农作物病害识别
基于深度卷积神经网络的农作物病害识别
1、研究思路
运用深度学习的方法,基 于ResNet-50以及 InceptionV3、MobileNet等神经网络,并在这些基础结构上改进部分模型。该研
究主要从两个方面对卷积神经网络进行优化,一个是模型结构,另一个是训练标签优化。模型训练基于迁移学习( Transfer Learning) 的思想,在训练过程中,不断调整模型的超参数,并使用优化算法最终完
成作物病害识别并比较每种算法的性能。
2、数据预处理
获得批量数据之后,然后对这个批量数据进行增强,如: 图片随机水平翻转、图片随机垂直翻转、以图像中心为旋转中心按( - 30° ~ + 30°) 旋转图像等。同时并对图片进行尺寸大小的调整,并将图片 RGB 三通道归一化到[- 1,+ 1]。图像归一化能够使所有图像的分布相似,能够使得训练的时候更容易收敛,加快收敛速度,减少模型训练时间。
3、迁移学习
模型训练的初始参数为神经网络结构在 ImageNet( 数据集)上预先训练好的参数,并将模型最后的输出神经元改为农作物病害种类数 59 个。运用预先训练好的参数能够提高模型训练的性能。
4、二元交叉熵损失函数
对于图像分类问题,一般都采用交叉熵作为损失函数,而在实际的训练过程当中,通常为了防止过拟合的发生会采用 L2 正则化。
5、优化算法
本文中梯度优化算法采用 Adam ( Adaotive Moment E
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