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《2018中国自动化大会(CAC2018)论文集》2018年
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一种深度学习真菌孢子显微图像分类方法

周院  陈凯  张海英  
【摘要】:本文针对人工提取真菌孢子显微图像特征并加以分类的算法存在的不足,提出了一种改进的卷积神经网络深度学习算法,对真菌孢子显微图像进行了自动分类。首先,通过目标连通域面积大小对真菌孢子显微图像进行目标检测,得到原始图像中若干个真菌孢子小图像并另存;其次,使用旋转、比例缩放、翻转等操作对小图像进行数据增强;再次,将数据增强后的小图像按照比例分为训练集和验证集,分别输入到卷积神经网络模型中,并对模型中的权重和偏置参数进行迁移微调训练,从而得到训练精度和验证精度;最后将测试图像输入到训练好的模型中,最终得到卷积神经网络测试精度。理论分析和实验仿真结果表明,利用数据增强和迁移微调,不仅能有效避免深度学习算法在小样本时出现的过拟合问题,而且提高了分类精度。通过比较改进的GoogLeNet模型和Alexnet模型的各项评价标准,实验结果表明,改进的GoogLeNet模型的效果较好,训练精度和验证精度分别能达到95%和96%,测试精度可达到69.23%,具有较好的鲁棒性和泛化性。
【作者单位】:西安理工大学 中油国际管道有限公司
【分类号】:R519;TP391.41

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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