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| 基于深度学习YOLO模型的植物图像识别算法研究 | |
| 引用本文： | 剧成宇,师艳,孙步阳.基于深度学习YOLO模型的植物图像识别算法研究[J].矿山测量,2022(1):78-82. |
| 作者姓名： | 剧成宇 师艳 孙步阳 |
| 作者单位： | 1.中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司450007;2.河南地矿职业学院450007; |
| 摘 要： | 为提高YOLO模型进行植物图像快速识别的准确率,对基于深度学习YOLO模型算法进行研究.在传统网络模型的基础上,引入了可变形卷积,将损失函数加入分类函数层中,有效的提高了模型的泛化性能,结合cuDNN库进行并行计算,提高了算法的效率.采用改进的YOLOv3网络模型结合公开数据集进行测试,实现了102种植物的有效识别,平... |
| 关 键 词： | 识别算法 植物图像 YOLO模型 卷积神经网络 |
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