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申请/专利权人：南京农业大学
申请日：2024-01-19
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117953281A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/77;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0895;G06V20/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开了一种基于伪标签算法和MobileNetV2网络的荷花表型识别方法和装置，所述方法包括：步骤一、构建网格模型，该模型选取MobileNetV2网络作为荷花识别的特征提取网络，并将SE注意力机制应用到MobileNetV2的特征处理单元中，同时还利用伪标签算法对未标注的荷花数据进行伪标注；步骤二、训练模型，使用荷花数据集中的训练集预训练模型初始化MobileNetV2特征提取网络，再通过预训练得到的模型，对未标注的数据进行预测，选择最小熵即最高置信度对荷花数据进行伪标注，最后将所有标注好的数据重新训练，得到最优模型；步骤三、通过训练后模型对荷花表型进行识别。本发明可提高模型的表达能力和泛化能力，减少庞大数据集的标注量，更能够适应各种不平衡和复杂的数据分布。
主权项：1.一种基于伪标签算法和MobileNetV2网络的荷花表型识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、构建网格模型，该模型选取MobileNetV2网络作为荷花识别的特征提取网络，并将SE注意力机制应用到MobileNetV2的特征处理单元中，使得网络更加全面考虑特征之间的复杂关系，同时还利用伪标签算法对未标注的荷花数据进行伪标注，减少对荷花数据集的标注；步骤二、训练模型，使用荷花数据集中的训练集预训练模型初始化MobileNetV2特征提取网络，再通过预训练得到的模型，对未标注的数据进行预测，选择最小熵即最高置信度对荷花数据进行伪标注，最后将所有标注好的数据重新训练，得到最优模型；步骤三、通过训练后模型对荷花表型进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京农业大学 一种基于伪标签算法和MobileNetV2网络的荷花表型识别方法和装置
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