基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多肉植物種類識(shí)別研究

摘要： 目前多肉植物產(chǎn)業(yè)在我國(guó)發(fā)展較快，市場(chǎng)前景廣闊，由于其具有品種繁多、形態(tài)多變、類間相似度高等特點(diǎn)，導(dǎo)致多肉植物種類辨別難度較大。針對(duì)上述問題，提出一種基于改進(jìn)MobileNet V3網(wǎng)絡(luò)與遷移學(xué)習(xí)的多肉植物圖像分類方法，將Bottleneck模塊前六層的ReLU激活函數(shù)換成LeakyReLU激活函數(shù)，優(yōu)化了SE模塊，添加了Dropout層提高模型的泛化性。通過改進(jìn)MobileNe... （共12頁）