28、植物与杂草幼苗分类及人工智能在网络安全中的应用

植物与杂草幼苗分类及人工智能在网络安全中的应用

植物与杂草幼苗分类

在植物与杂草幼苗分类领域，为了实现准确区分，采用了多种卷积神经网络（CNN）架构。

数据处理

• 图像预处理 ：将图片调整为224×224像素和300×300像素，并根据模型对像素值进行归一化处理，以获得更好的训练效果。
• 数据增强 ：为减少训练过程中的过拟合，采用了数据增强技术，具体方法如下：
  • 旋转180度；
  • 缩放范围在0 - 30%；
  • 宽度和高度偏移范围在0 - 30%；
  • 水平和垂直翻转。
• 数据分割 ：数据集包括已有的训练集和测试集，将训练集按9:1的比例划分，90%用于训练，10%用于验证。划分后，训练集、验证集和测试集分别包含4279、471和794张属于12个不同类别的图像。

graph LR
    A[原始图像] --> B[图像预处理]
    B --> C[数据增强]
    C --> D[数据分割]
    D --> E[训练集]
    D --> F[验证集]
    D --> G[测试集]

模型构建

• 卷积神经网络（CNN）