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图像分类技术在农作物病虫害分类问题中的研究与应用

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图像分类技术在农作物病虫害分类问题中的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-19页
 1.1 研究背景及意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状与趋势第11-17页
  1.2.1 技术路线及研究现状第11-16页
   1.2.1.1 主体分割第12-13页
   1.2.1.2 特征抽取第13页
   1.2.1.3 分类方法第13-16页
  1.2.2 存在的问题及发展趋势第16-17页
 1.3 论文主要研究内容第17-18页
 1.4 论文章节安排第18-19页
第二章 相关技术介绍第19-30页
 2.1 卷积神经网络第19-24页
  2.1.1 卷积神经网络的设计第19-21页
  2.1.2 归一化第21-23页
  2.1.3 Inception网络第23-24页
 2.2 显著图检测第24-25页
 2.3 注意力机制第25-29页
  2.3.1 基于循环神经网络的注意力机制第26-28页
  2.3.2 基于卷积神经网络的注意力机制第28-29页
 2.4 本章小结第29-30页
第三章 基于显著性和注意力机制的多尺度农作物病虫害细粒度识别算法第30-45页
 3.1 问题分析第30页
 3.2 基于显著性和注意力机制的多尺度细粒度识别网络第30-36页
  3.2.1 显著性检测网络第31-32页
  3.2.2 特征融合及多尺度特征提取第32-33页
  3.2.3 注意力机制模块第33-35页
  3.2.4 目标函数损失设计第35-36页
   3.2.4.1 二分类交叉熵函数第35-36页
   3.2.4.2 focal loss损失函数第36页
 3.3 训练流程及细节第36-42页
  3.3.1 数据集分析第36-38页
   3.3.1.1 显著性检测数据集第36-37页
   3.3.1.2 农作物病虫害数据集第37-38页
  3.3.2 数据预处理及数据增强第38-40页
   3.3.2.1 直方图均衡化第38-40页
   3.3.2.2 其他数据增强方法第40页
  3.3.3 训练方法细节第40-42页
   3.3.3.1 迁移学习第40-41页
   3.3.3.2 学习率设置以及自适应学习率调整第41-42页
 3.4 实验设计及结果分析第42-44页
  3.4.1 实验环境及配置第42页
  3.4.2 HSV以及损失函数的效果对比实验第42-43页
  3.4.3 多尺度特征融合以及注意力机制的效果对比实验第43页
  3.4.4 显著性检测效果对比实验第43-44页
 3.5 本章小结第44-45页
第四章 面向用户的农作物病害识别系统第45-57页
 4.1 系统需求分析第45-46页
  4.1.1 功能需求第45-46页
  4.1.2 准确性需求第46页
 4.2 系统设计第46-47页
  4.2.1 网页服务模块设计第46-47页
  4.2.2 模型算法模块设计第47页
  4.2.3 数据管理模块设计第47页
 4.3 系统实现第47-56页
  4.3.1 系统配置第47-48页
  4.3.2 网页服务模块的实现第48-52页
  4.3.3 模型算法模块实现第52-53页
   4.3.3.1 图像预处理第52页
   4.3.3.2 模型训练第52页
   4.3.3.3 图像分类第52-53页
  4.3.4 数据管理模块的实现第53-56页
   4.3.4.1 系统目录结构第53页
   4.3.4.2 系统数据第53-55页
   4.3.4.3 系统程序第55-56页
   4.3.4.4 用户数据第56页
 4.4 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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