[发明专利]一种基于SqueezeNet的农作物叶片病害识别方法在审
| 申请号： | 202011137314.8 | 申请日： | 2020-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN112308825A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 高国琴;刘阳 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SqueezeNet的农作物叶片病害识别方法。其方案是：对原始数据集进行增强和扩充,划分训练集和测试集；从网络规模小型化和计算过程轻量化的角度出发，对经典SqueezeNet结构进行精简与参数修改，获取4种改进后SqueezeNet模型；训练参数设置,多次迭代后得到训练后的模型；将测试集输入训练后的模型,对多种农作物的不同叶片病害进行分类。本发明提出的改进SqueezeNet模型在显著减少参数内存要求和计算量的同时使模型性能保持在一个较高的水平，较好地平衡了这三项指标，有利于将模型部署在移动终端等嵌入式资源受限设备上，有助于实现对农作物病害的实时准确识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 squeezenet 农作物 叶片 病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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