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基于贝叶斯宽度残差神经网络的害虫图像识别方法
- 专利权人:
- 吉林大学
- 发明人:
- 王生生,赵慧颖
- 申请号：
- CN201810472227.4
- 公开号：
- CN108648191A
- 申请日:
- 2018.05.17
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 李荣武
- 摘要：
- 本发明公开一种基于贝叶斯宽度残差神经网络的害虫图像识别方法，该方法包括以下步骤：步骤一、对害虫图像识别训练数据集进行预处理，使用富边缘检测算法(Rich‑Edge)对该灰度图进行害虫边缘检测。步骤二、构建贝叶斯宽度残差神经网络(Bayesian Wide‑ResidualNetwork，BWResNet)。步骤三、将步骤一得到的害虫边缘图像输入到步骤二构建的BWResNet中。利用步骤一中得到的害虫边缘图像训练集得到BWResNet的总误差函数。步骤四、利用步骤三中得到的误差函数，对网络进行训练。在这里我们提出分块共轭(Block‑cg)算法对网络进行训练。步骤五、根据步骤四中优化后的网络更新超参数。步骤六、重复执行步骤四、五，得到最终的网络，将害虫图像验证集输入到网络后得到的分类准确率更高。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
