2、基于深度学习的红毛丹与面包果图像分类技术

基于深度学习的红毛丹与面包果图像分类技术

1. 引言

计算机视觉作为人工智能的一个子领域，致力于让机器理解和解读数字图像或视频等视觉世界。随着大数据的兴起、计算资源成本的降低以及新算法的涌现，计算机视觉得到了广泛应用。图像分类作为计算机视觉的重要应用之一，在科技、医疗、制造和农业等多个领域发挥着关键作用。

在农业领域，自动化水果图像识别有助于实现水果的质量控制，并推动果园机器人采摘系统的发展。红毛丹作为东南亚地区特有的水果，在马来西亚尤其受欢迎。它有多种品种，如宾佳、加丁、古拉巴图、贾鲁马斯和荣仁等，这些品种在外观上极为相似，因此利用深度学习方法构建的图像识别系统能够准确地对红毛丹品种进行分类。

卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色，在MNIST、NORB和CIFAR10等图像数据库中都有优异的成绩。此外，迁移学习也是图像分类中常用的方法，它借助在大规模数据集上训练好的预训练模型，将其知识迁移到新的相关问题中。本文将探讨使用CNN和迁移学习等深度学习模型对红毛丹品种进行分类。

2. 文献综述

深度学习使计算机模型能够直接从图像、文本或音频等各种数据中学习并执行分类任务。通过使用大量标记数据和多层神经网络架构进行训练，深度学习模型在训练过程中提取相关特征，从而在计算机视觉任务（如目标分类）中具有很高的准确性。它已成为人工智能关键应用的核心技术之一，例如在医学诊断中用于癌症筛查，最近还被用于利用患者的胸部X光和CT图像进行新冠病毒筛查。

深度学习在水果分类等众多应用中取得了显著成效，但它也存在一些缺点，例如由于其大量的参数，需要极高的处理能力。因此，开发轻量级的深度学习架构以在不牺牲准确性的前提下加快诊断速度显