农业场景下卷积神经网络的应用研究



农业场景下卷积神经网络的应用研究

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农业场景下卷积神经网络的应用研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 课题研究的背景及意义	第9-10页
1.2 卷积神经网络的发展历程	第10-12页
1.3 农业场景下计算机视觉应用研究现状	第12-13页
1.4 论文主要研究内容和组织结构	第13-15页
1.4.1 论文的研究内容	第13页
1.4.2 论文的组织结构	第13-15页
第2章卷积神经网络	第15-25页
2.1 引言	第15页
2.2 卷积神经网络结构	第15-20页
2.2.1 输入层	第15页
2.2.2 隐含层	第15-19页
2.2.3 输出层	第19-20页
2.3 卷积神经网络的训练	第20-23页
2.3.1 卷积神经网络的参数学习方法	第20页
2.3.2 卷积神经网络的优化策略	第20-22页
2.3.3 卷积神经网络的加速方法	第22-23页
2.4 卷积神经网络的性质	第23-24页
2.4.1 网络连接	第23页
2.4.2 特征提取	第23-24页
2.4.3 生物学相似性	第24页
2.5 本章小结	第24-25页
第3章基于卷积神经网络的农作物病害图像分类	第25-35页
3.1 引言	第25页
3.2 基于迁移学习的病害图像识别网络结构和训练方法	第25-30页
3.2.1 番茄病害图像数据描述	第25-26页
3.2.2 基准网络参数迁移方法	第26-28页
3.2.3 迁移学习过程的网络训练与参数微调	第28-30页
3.3 番茄叶片病害分类结果与分析	第30-33页
3.4 结果	第33-34页
3.5 本章小结	第34-35页
第4章基于SSD模型和深度相机的植物器官识别与空间定位方法	第35-47页
4.1 引言	第35-36页
4.2 植物器官目标识别与空间定位方法	第36-44页
4.2.1 棉花顶心图像数据采集与标注	第36-37页
4.2.2 植物器官目标识别网络结构	第37-40页
4.2.3 植物器官目标识别网络训练	第40-42页
4.2.4 植物器官空间定位方法	第42-44页
4.3 结果	第44-46页
4.3.1 棉花顶心目标识别结果与分析	第44-45页
4.3.2 棉花顶心空间定位结果与分析	第45-46页
4.4 本章小结	第46-47页
第5章基于深度可分离卷积的农业图像分割	第47-58页
5.1 引言	第47页
5.2 农业图像分割的网络结构和训练方法	第47-53页
5.2.1 苗期甜菜田间图像数据描述	第47-49页
5.2.2 作物、杂草、土壤逐像素分类网络结构	第49-50页
5.2.3 作物、杂草、土壤逐像素分类网络训练	第50-53页
5.3 结果	第53-56页
5.3.1 苗期甜菜田间图像逐像素分类结果与分析	第53-55页
5.3.2 网络参数规模与分割精度分析	第55-56页
5.3.3 网络运行速度分析	第56页
5.4 讨论	第56-57页
5.5 本章小结	第57-58页
第6章总结与展望	第58-60页
6.1 总结	第58-59页
6.2 展望	第59-60页
参考文献	第60-66页
攻读硕士学位期间发表的学术论文清单	第66-67页
致谢	第67-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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