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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于卷积神经网络的柑橘溃疡病的识别研究
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基于卷积神经网络的柑橘溃疡病的识别研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 传统的图像识别技术在农业中的应用第10-11页
        1.2.2 卷积神经网络在农业中的应用第11页
        1.2.3 卷积神经网络的发展第11-13页
    1.3 本文的主要研究内容第13-14页
    1.4 论文安排第14-17页
2 图像识别的关键技术第17-29页
    2.1 引言第17页
    2.2 传统的图像识别算法第17-24页
        2.2.1 特征提取第18-19页
        2.2.2 经典的分类算法第19-24页
    2.3 卷积神经网络图像识别算法第24-28页
        2.3.1 卷积神经网络的结构第25-26页
        2.3.2 卷积神经网络的训练第26-27页
        2.3.3 深度学习框架Caffe介绍第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
3 基于卷积神经网络的柑橘溃疡病识别第29-45页
    3.1 引言第29页
    3.2 数据集说明第29-33页
        3.2.1 数据收集第29-31页
        3.2.2 数据预处理第31-33页
    3.3 数据集不均衡问题第33页
        3.3.1 问题描述第33页
        3.3.2 数据集扩增第33页
    3.4 卷积神经网络结构第33-34页
    3.5 小样本问题第34-36页
        3.5.1 问题描述第34-35页
        3.5.2 引入迁移学习第35页
        3.5.3 特征可视化第35-36页
    3.6 实验结果及分析第36-43页
        3.6.1 评价指标第36-37页
        3.6.2 实验补充说明第37-39页
        3.6.3 与传统图像识别算法的性能比较第39-41页
        3.6.4 小样本问题的实验分析第41-43页
    3.7 本章小结第43-45页
4 卷积神经网络的优化第45-61页
    4.1 引言第45页
    4.2 简化卷积神经网络第45-49页
        4.2.1 方案提出第45-47页
        4.2.2 实验结果及分析第47-49页
    4.3 采用全局均值化与Inception对Alexnet网络结构优化第49-53页
        4.3.1 全局均值化与Inception的介绍第49-50页
        4.3.2 方案提出第50-52页
        4.3.3 实验结果及分析第52-53页
    4.4 一种自动剪枝方法的网络优化第53-58页
        4.4.1 深度压缩介绍第53-54页
        4.4.2 基于高斯分布的模型剪枝第54-56页
        4.4.3 实验结果及分析第56-58页
    4.5 本章小结第58-61页
5 基于卷积神经网络的模糊的柑橘溃疡病图像的识别研究第61-73页
    5.1 引言第61页
    5.2 模糊产生的原因第61-62页
    5.3 图像质量评价第62-63页
    5.4 基于卷积神经网络的图像质量评价第63-69页
        5.4.1 模糊数据集准备第63-64页
        5.4.2 IQA-CNN的训练第64-65页
        5.4.3 实验结果及分析第65-69页
    5.5 基于IQA-CNN图像质量评价系统的柑橘溃疡病自动识别系统第69-72页
        5.4.1 复合系统的流程图第69页
        5.4.2 实验结果与分析第69-72页
    5.6 本章小结第72-73页
6 总结与展望第73-75页
    6.1 本文总结第73-74页
    6.2 展望第74-75页
致谢第75-77页
参考文献第77-81页
附录第81页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文第81页

 
 
论文编号BS4054910,这篇论文共81
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