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| 基于动态高效网络的花粉图像识别模型 | |
| 引用本文： | 孙晓川,付多民,秦林林,付景昌,李志刚.基于动态高效网络的花粉图像识别模型[J].计算机工程与设计,2023(3):852-858. |
| 作者姓名： | 孙晓川 付多民 秦林林 付景昌 李志刚 |
| 作者单位： | 华北理工大学人工智能学院 |
| 基金项目： | 河北省高等学校科学技术研究基金项目(ZD2021088)；;国家重点研发计划基金项目(2017FE0135700)；;唐山市科技计划基金项目(19150230E)； |
| 摘 要： | 针对花粉图像清晰度不足、形状相近等特性所导致的识别精度低、人工识别低效的问题，提出一种基于动态高效网络的花粉图像识别模型。在ImageNet数据集上使用Noisy Student方法对EfficientNet进行预训练；将训练后的权重迁移到花粉识别模型中；引入动态学习率提升模型的识别精度。采用MixUp和GridMask的方法用于花粉图像数据增强。仿真结果与其它模型进行比较，验证了提出模型具有更好的分类效果。 |
| 关 键 词： | 花粉图像 深度学习 高效网络 数据增强 嘈杂的学生 迁移学习 动态学习率 |