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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的农作物航拍图像识别研究
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基于深度学习的农作物航拍图像识别研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
        1.1.1 研究背景第14-15页
        1.1.2 研究意义第15页
    1.2 国内外研究现状第15-22页
        1.2.1 农作物识别的国内外现状第15-18页
        1.2.2 深度学习在图像识别中的国内外现状第18-22页
    1.3 研究内容与组织架构第22-24页
        1.3.1 论文的研究内容第22页
        1.3.2 论文的组织第22-24页
第二章 相关技术第24-31页
    2.1 深度神经网络第24-27页
        2.1.1 人工神经网络第24-25页
        2.1.2 BP算法第25-26页
        2.1.3 深度学习第26-27页
    2.2 卷积神经网络第27-30页
        2.2.1 基本原理第27-28页
        2.2.2 主要架构第28-30页
    2.3 本章小结第30-31页
第三章 农作物航拍图像信息分析及处理第31-44页
    3.1 农作物航拍图像的分析第31-34页
        3.1.1 农作物航拍图像特征第31-33页
        3.1.2 农作物航拍图像对学习模型的影响简析第33-34页
    3.2 迁移学习第34-38页
        3.2.1 迁移学习原理第34-36页
        3.2.2 农作物航拍图像中的迁移学习识别算法第36-38页
    3.3 农作物航拍图像预处理第38-40页
        3.3.1 数据增强原理第38页
        3.3.2 航拍农作物图像的数据增强第38-40页
    3.4 航拍图像特征预处理第40-43页
        3.4.1 特征预处理方法第40-41页
        3.4.2 农作物航拍图像预处理第41-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 模型的改进第44-56页
    4.1 农作物航拍图像识别框架与模型第44-46页
        4.1.1 Tensorflow框架第44-45页
        4.1.2 模型的量化分析第45-46页
    4.2 分类器的改进第46-49页
        4.2.1 神经网络中的Softmax第46-47页
        4.2.2 线性SVM第47-48页
        4.2.3 改进分类器第48-49页
    4.3 优化模型第49-55页
        4.3.1 VGG16第49-51页
        4.3.2 过拟合第51-52页
        4.3.3 农作物航拍图像识别的优化方法第52-53页
        4.3.4 识别过程与算法步骤第53-55页
    4.4 本章小结第55-56页
第五章 实验结果与分析第56-62页
    5.1 图像数据实验分析第56-57页
        5.1.1 数据增强效果对比第56-57页
        5.1.2 农作物图像灰度化对比第57页
    5.2 改进模型实验分析第57-61页
        5.2.1 正则化模型上的对比第57-58页
        5.2.2 基于迁移学习的农作物航拍图像训练对比第58-59页
        5.2.3 农作物航拍图像的模型优化第59-61页
    5.3 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
参考文献第64-70页
攻读学位期间发表成果第70-72页
致谢第72页

 
 
论文编号BS4338312,这篇论文共72
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