文献类型: 中文期刊
作者: 王忠培 1 ; 张萌 1 ; 董伟 1 ; 朱静波 1 ; 孔娟娟 1 ; 钱蓉 1 ;
作者机构: 1.安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
关键词: 水稻病害;迁移学习;深度学习;智能识别
期刊名称: 安徽农业科学
ISSN:
年卷期: 2021 年 020 期
页码: 236-242
摘要: 水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,使用传统机器学习方法识别农作物病虫害效果并不理想,因此该研究使用深度学习技术结合迁移学习方法识别常见水稻病害。使用当前深度学习领域经典网络模型VGG、ResNet、DenseNet、InceptionResNet、Xception模型作为预训练模型,通过比较不同模型在新任务上的表现,选取性能最好且最稳定的Xception模型作为最终模型。试验结果显示,DenseNet、InceptionResNet、Xception的识别准确率可以达到97%,尤其是Xception模型不仅可以达到98.50%的最高识别准确率而且是最稳定的。该研究通过试验探讨了适用于常见水稻病害智能识别的最佳模型,同时表明了使用迁移学习方法解决新任务的有效性。
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