论文摘要
针对紫色土图像数据集小、分类准确率不高的问题,提出一种基于ResNet50的小样本紫色土图像分类方法。首先,在ResNet50网络结构的最后一层卷积层后连接3层全连接层,采用SeLU激活函数,并加入Dropout层,构建紫色土图像分类模型;再引入迁移学习方法,用ImageNet数据集训练好的ResNet50网络参数初始化紫色土图像分类模型的卷积层参数,然后用紫色土图像数据集训练模型,微调模型参数,得到最终的紫色土图像分类模型。实验结果表明,基于ResNet50的紫色土图像分类方法在小样本紫色土图像数据集上能得到较好的准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曾莉
关键词: 紫色土图像,迁移学习
来源: 现代计算机 2019年31期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,农业科技
专业: 自然地理学和测绘学,农业基础科学,农艺学,计算机软件及计算机应用
单位: 重庆师范大学计算机与信息科学学院
分类号: TP391.41;S155.25
页码: 28-32
总页数: 5
文件大小: 2893K
下载量: 447
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