43、小样本葡萄品种识别与森林火焰显著目标检测研究

最新推荐文章于 2025-11-09 11:22:05 发布
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分类专栏： AI前沿技术探析 文章标签： 小样本学习 葡萄品种识别 显著目标检测
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小样本葡萄品种识别与森林火焰显著目标检测研究

小样本图像识别

在小样本图像识别领域，以五种不同葡萄品种为研究对象，开展了一系列实验。由于农业领域数据获取不易且野外拍摄图片噪声大，实验数据部分源于网络，部分来自野外拍摄，共收集了958张原始图像，涵盖201张绿葡萄、168张红葡萄、224张夏黑葡萄、189张茉莉香葡萄和176张金手指葡萄。这些图片按品种分类存于不同文件夹，并进行标签标注，标签0代表绿葡萄，标签1代表红葡萄，标签2代表夏黑葡萄，标签3代表茉莉香葡萄，标签4代表金手指葡萄。

转移学习数据集采用了Imagenet数据集中的水果图片，该数据集是世界上最大的图像数据集，但受设备性能和实验条件限制，仅选取其中20类，每类训练集取400个测试样本。收集好的数据图片统一裁剪为224 224 3像素后进行模型训练。数据集按8:2、6:4、7:3三种比例划分为训练集、验证集和测试集。

训练集:测试集比例 训练集数量 测试集数量
8:2 766 192
7:3 670 288
6:4 574 384

在小样本

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Anaconda安装与使用指南[项目源码]
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