应用深度学习的图像分析技术,可较早地、无损地检测作物病害,但移动端计算资源的有限性限制了深度学习在移动端的应用和发展。利用迁移学习方法,进行多种神经网络的预训练,将其在ImageNet图像数据集上学到的知识迁移运用到多种农作物数...应用深度学习的图像分析技术,可较早地、无损地检测作物病害,但移动端计算资源的有限性限制了深度学习在移动端的应用和发展。利用迁移学习方法,进行多种神经网络的预训练,将其在ImageNet图像数据集上学到的知识迁移运用到多种农作物数据集及番茄单作物数据集的多种病害识别上,并进行多个深度学习模型在多种作物数据集的计算复杂度、识别效果及计算速度的对比。通过对比发现:Xception模型的计算准确率比较高,计算复杂度稍复杂些;当应用场景对计算准确率的要求不是很高的情况下,ShuffleNet V20.5x模型在计算复杂程度、计算速度的综合表现相对较好,比较适合在移动端进行移植;接着,通过对ShuffleNet V20.5x采用ReLU和LeakyReLU激活函数进行训练和验证分析,发现当采用LeakyReLU激活函数替代原有的ReLU激活函数构建Shuffle Net V20.5x模型,可以改进Shuffle Net V20.5x模型,并能稍微提高识别的准确率,由85.6%提高到86.5%。最后将改进后的ShuffleNet V20.5x模型,移植到移动终端并进行测试。展开更多
针对煤矿井下对行人检测精度不足、实时性要求高、环境条件差、行人状态复杂等问题,提出一种改进的FCOS煤矿井下行人检测算法。该模型使用轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2替换FCOS检测算法中的骨干网络ResNet-50,将原始网络中的特征金...针对煤矿井下对行人检测精度不足、实时性要求高、环境条件差、行人状态复杂等问题,提出一种改进的FCOS煤矿井下行人检测算法。该模型使用轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2替换FCOS检测算法中的骨干网络ResNet-50,将原始网络中的特征金字塔结构改进为自上而下和自下而上的路径增强网络,同时利用由两组深度可分离卷积组成的轻量化检测头替换原始FCOS网络的检测头。在试验训练过程中,通过对井下行人检测数据进行尺度和颜色等数据增强来提升模型的泛化能力与鲁棒性。试验结果显示,改进的FCOS可以更好地实现检测精度与速度之间的平衡,该算法在基本不损失精度的情况下,平均精度均值(mean Average Precision)达51.9%,检测速度可以达到100帧/s。展开更多
文摘应用深度学习的图像分析技术,可较早地、无损地检测作物病害,但移动端计算资源的有限性限制了深度学习在移动端的应用和发展。利用迁移学习方法,进行多种神经网络的预训练,将其在ImageNet图像数据集上学到的知识迁移运用到多种农作物数据集及番茄单作物数据集的多种病害识别上,并进行多个深度学习模型在多种作物数据集的计算复杂度、识别效果及计算速度的对比。通过对比发现:Xception模型的计算准确率比较高,计算复杂度稍复杂些;当应用场景对计算准确率的要求不是很高的情况下,ShuffleNet V20.5x模型在计算复杂程度、计算速度的综合表现相对较好,比较适合在移动端进行移植;接着,通过对ShuffleNet V20.5x采用ReLU和LeakyReLU激活函数进行训练和验证分析,发现当采用LeakyReLU激活函数替代原有的ReLU激活函数构建Shuffle Net V20.5x模型,可以改进Shuffle Net V20.5x模型,并能稍微提高识别的准确率,由85.6%提高到86.5%。最后将改进后的ShuffleNet V20.5x模型,移植到移动终端并进行测试。
文摘针对煤矿井下对行人检测精度不足、实时性要求高、环境条件差、行人状态复杂等问题,提出一种改进的FCOS煤矿井下行人检测算法。该模型使用轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2替换FCOS检测算法中的骨干网络ResNet-50,将原始网络中的特征金字塔结构改进为自上而下和自下而上的路径增强网络,同时利用由两组深度可分离卷积组成的轻量化检测头替换原始FCOS网络的检测头。在试验训练过程中,通过对井下行人检测数据进行尺度和颜色等数据增强来提升模型的泛化能力与鲁棒性。试验结果显示,改进的FCOS可以更好地实现检测精度与速度之间的平衡,该算法在基本不损失精度的情况下,平均精度均值(mean Average Precision)达51.9%,检测速度可以达到100帧/s。
