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传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练,且模型训练难以达到稳定。针对这些问题,结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络(C-Info-DCGAN)。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据,然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用,并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明,该方法能够加快模型训练收敛速度,并有效提高图像识别的准确率。 相似文献
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对于流水线上多类产品不规则混合放置条件下的统计问题,利用基于faster R-CNN和改进的深度卷积网络结合的图像识别方法,实现了对产品的在线分类计数。首先利用faster R-CNN方法获取图像中产品的位置信息,然后用改进的深度卷积网络对图像进行特征提取,将产品区域的位置信息映射到最后一层特征图上,再用ROI池化对产品区域特征进行尺度归一化,把归一化后的产品特征输入softmax分类器识别,从而实现了分类统计。实验结果表明,该方法能够在工业生产中实现多类混线产品在线自动分类统计。 相似文献
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为实现对葡萄叶片氮素含量快速、便捷的识别,在卷积神经网络VGG-16网络结构基础上,将数据增广后的图像按不同梯度划分进行模型训练,通过十折交叉验证法探究最佳的训练集与验证集分配比例,并构建4个不同深度的网络模型进行训练对比,采用全局平均池化代替全连接层约简网络参数量。训练结果表明,氮含量梯度设为0.70%、0.35%和0.175%时,室内简单背景识别准确率分别为85.9%、76.2%和71.1%;晴天室外复杂背景下识别准确率分别为44.6%、35.0%和30.4%。研究结果表明利用VGG-16建立的网络学习模型对葡萄叶片氮含量识别提供了一种新的便捷方法,对农业信息化和智能化技术应用具有一定促进作用。 相似文献
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