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基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究

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基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Summary第4-8页
第一章 绪论第8-14页
  1.1 论文研究背景与意义第8-9页
  1.2 国内外相关领域研究现状第9-12页
  1.3 论文内容与结构第12-14页
第二章 图像识别与机器视觉技术理论基础第14-28页
  2.1 传统机器学习概述第14-19页
    2.1.1 决策树(DecisionTree)第15页
    2.1.2 K-近邻分类器(KNN)第15-16页
    2.1.3 支持向量机(SVM)第16-18页
    2.1.4 集成学习第18-19页
  2.2 深度学习概述第19-28页
    2.2.1 AlexNet第22页
    2.2.2 VGGNet第22-24页
    2.2.3 GoogLeNet第24页
    2.2.4 ResNet第24-26页
    2.2.5 FasterR-CNN第26-28页
第三章 材料与数据集制作第28-36页
  3.1 研究对象的主要病害类别第28-29页
  3.2 图像采集设备第29-31页
  3.3 图像采集过程第31-33页
  3.4 数据集的制作第33-36页
第四章 基于传统分类方法的葡萄叶片病害半自动识别方法第36-44页
  4.1 颜色特征的提取第37-40页
  4.2 纹理特征的提取第40-41页
  4.3 实验结果与分析第41-44页
第五章 葡萄叶片病害的全自动识别方法第44-58页
  5.1 方法一:基于FasterR-CNN检测的病害识别方法第44-48页
    5.1.1 FasterR-CNN全图检测第45-46页
    5.1.2 两种分类策略第46-48页
  5.2 方法二:基于Faster-RCNN+BaggedTrees的病害识别第48-49页
  5.3 方法三:基于深度学习模型的病害识别方法第49-58页
    5.3.1 混淆矩阵第53-58页
第六章 总结与展望第58-61页
  6.1 总结第58-60页
  6.2 展望第60-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-70页
导师简介第70-72页
作者简介第72-73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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