将VGG-16-bn模型的全连接层以全局平均值池化层取代,并在模型训练阶段引入了Grad-CAM可视化结果进行训练指导,共构建了4种改进模型识别草地贪夜蛾及其近缘种成虫。结果表明,改进后的模型的识别准确率均在99.22%以上,VGG-16-bn-GAP模型参数内存需求仅为原始模型的10.98%。为评估模型的泛化能力,利用导向反向传播梯度值...
摘要 为提升草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别模型的泛化能力,除识别准确率外,额外引入特征识别率对模型的泛化能力进行评估。将VGG-16-bn模型的全连接层以全局平均值池化层取代,并在模型训练阶段引入了Grad-CAM可视化结果进行...展开更多 In order to improve the generalization ability of the recognition model for ...
为提升草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别模型的泛化能力,除识别准确率外,额外引入特征识别率对模型的泛化能力进行评估.将VGG-16-bn模型的全连接层以全局平均值池化层取代,并在模型训练阶段引入了Grad-CAM可视化结果进行训练指导,共构建了4种改进模型识别草地贪夜蛾及其近缘种成虫.结果表明,改进后的模型的识别准确率均在99...