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申请/专利权人：海纳科德(湖北)科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于轻量级卷积神经网络的植物叶子识别方法及设备，涉及计算机视觉领域，方法包括：构建端到端图像分类模型，端到端图像分类模型包括：深度卷积生成式对抗神经网络、基于小尺寸的卷积层、多通道特征融合模块、SimAM注意力模块和CB模块；获取植物叶子分类数据集，使用改进后的深度卷积生成式对抗神经网络对植物叶子分类数据集进行处理；将数据增强后的植物叶子分类数据集输入到端到端图像分类模型中进行训练，得到图像分类结果。轻量级的端到端图像分类模型、通过预训练权重进行迁移学习达到了较高的分类准确率，为植物品种识别区分提供更有效的解决方案。
主权项：1.一种基于轻量级卷积神经网络的植物叶子识别方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1：构建端到端图像分类模型，端到端图像分类模型包括：深度卷积生成式对抗神经网络、基于小尺寸的卷积层、多通道特征融合模块、SimAM注意力模块和CB模块；S2：获取植物叶子分类数据集，使用改进后的深度卷积生成式对抗神经网络对植物叶子分类数据集进行处理；S3：将数据增强后的植物叶子分类数据集输入到端到端图像分类模型中进行训练，得到图像分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海纳科德(湖北)科技有限公司 基于轻量级卷积神经网络的植物叶子识别方法及设备
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