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基于深度学习的稻飞虱图像分类识别的研究

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基于深度学习的稻飞虱图像分类识别的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景目的与意义第10-11页
    1.1.1 研究背景第10-11页
    1.1.2 研究目的与意义第11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.2.1 基于经典模式识别方法的农业害虫识别研究第11-12页
    1.2.2 基于深度学习的农业害虫识别研究第12页
    1.2.3 基于图像的稻飞虱识别方法的研究第12-13页
  1.3 研究内容第13-14页
  1.4 技术路线第14页
  1.5 论文安排第14-16页
第2章 基于深度卷积神经网络的稻飞虱分类模型的建立第16-25页
  2.1 水稻基部飞虱图像的采集第16页
  2.2 卷积神经网络的基本原理第16-18页
    2.2.1 卷积第17页
    2.2.2 池化第17-18页
    2.2.3 全连接第18页
  2.3 卷积神经网络训练样本的建立第18-19页
  2.4 基于深度学习的飞虱四层检测算法第19-22页
    2.4.1 基于Adaboost和HOG特征的第一层飞虱检测算法第19-21页
    2.4.2 基于CNN与Bagging并行式策略的第二层去除非飞虱噪声算法第21页
    2.4.3 基于CNN的第三层飞虱虫态分类算法第21-22页
    2.4.4 基于CNN的第四层去误检分类算法第22页
  2.5 飞虱网络层级结构的搭建第22-23页
  2.6 本章小结第23-25页
第3章 稻飞虱识别网络模型的学习和优化算法的研究第25-42页
  3.1 数据预处理第25页
  3.2 权值初始化第25-27页
    3.2.1 Gaussian第26页
    3.2.2 Xavier第26-27页
    3.2.3 初始化比较第27页
  3.3 正则化第27-32页
    3.3.1 L1第28页
    3.3.2 L2第28-29页
    3.3.3 Dropout第29-31页
    3.3.4 提前终止第31-32页
    3.3.5 Bagging集成方法第32页
    3.3.6 正则化比较第32页
  3.4 优化算法第32-38页
    3.4.1 SGD第33-34页
    3.4.2 AdaGrad第34-35页
    3.4.3 NAG第35页
    3.4.4 Ada Delta第35-36页
    3.4.5 Adam第36-37页
    3.4.6 RMSProp第37页
    3.4.7 优化算法比较第37-38页
  3.5 卷积神经网络模型评价第38-41页
    3.5.1 曲线可视化第38-39页
    3.5.2 权值可视化第39-40页
    3.5.3 特征图可视化第40-41页
  3.6 本章小结第41-42页
第4章 基于深度学习的稻飞虱图像自动检测与识别算法的测试与分析第42-54页
  4.1 基于深度学习的稻飞虱四层检测与识别算法的测试与分析第42-52页
    4.1.1 第一层稻飞虱检测结果与分析第42-44页
    4.1.2 第二层非飞虱噪声排除识别结果与分析第44-47页
    4.1.3 第三层稻飞虱各虫态分类识别结果与分析第47-49页
    4.1.4 第四层排除误检飞虱识别结果与分析第49-52页
  4.2 与其它方法的比较与分析第52-53页
  4.3 本章小结第53-54页
第5章 总结与展望第54-56页
  5.1 总结第54-55页
  5.2 展望第55-56页
参考文献第56-60页
致谢第60-61页
攻读硕士学位期间参与的科研项目和发表论文第61页

本篇论文共61页,点击这进入下载页面
 
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