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基于卷积层特征可视化的猕猴桃树干特征提取
基于卷积层特征可视化的猕猴桃树干特征提取
作者:
傅隆生
刘浩洲
崔永杰
李凯
高宗斌
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
猕猴桃树干
特征提取
深度学习
图像分类
可视化
摘要:
为探究卷积层深度对猕猴桃树干图像特征提取的影响,提出了一种分析所提取特征的可视化方法.首先,对所采集建立的数据集进行正负样本分类,将数据集中的树干与输水管交叉区域作为正样本,其余区域作为负样本,输入LeNet、Alexnet、Vgg-16以及定义的3类浅层模型进行训练;然后,通过提取激活映射图、归一化、双三次插值的可视化方法,获取各个分类模型最后一个卷积层的可视化结果,通过可视化试验对比可知,Alexnet和Vgg-16能够准确提取测试集图像中的树干区域特征,而LeNet与3类浅层模型在提取树干的同时将输水管、地垄等区域特征一并提取;最后,以上述6类网络结构作为特征提取层的图像分类和目标检测模型,对开花期和结果期的数据集进行验证,以不同季节数据集特征变化而引起的精度下降幅度作为评判标准,结果显示,图像分类浅层模型精度下降幅度不小于15.90个百分点、Alexnet与Vgg-16分别下降6.94个百分点和2.08个百分点,目标检测浅层模型精度下降幅度不小于49.77个百分点、Alexnet和Vgg-16分别下降22.53个百分点和20.54个百分点.所有浅层模型因所提取特征的改变,精度有更大幅度的下降.该方法从可视化角度解释深层网络与浅层网络对猕猴桃树干目标特征的提取差异,可为研究网络深度和训练样本的调整提供参考.
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信息熵
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脑机接口(BCI)
模式识别
特征提取
可视化
人机交互(HCI)
平行坐标图
内容分析
文献信息
引文网络
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于卷积层特征可视化的猕猴桃树干特征提取
来源期刊
农业机械学报
学科
农学
关键词
猕猴桃树干
特征提取
深度学习
图像分类
可视化
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
农业信息化工程
研究方向
页码范围
181-190
页数
10页
分类号
TP391.41|S126
字数
6650字
语种
中文
DOI
10.6041/j.issn.1000-1298.2020.04.021
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李凯
西北农林科技大学机械与电子工程学院
27
196
8.0
13.0
2
高宗斌
西北农林科技大学机械与电子工程学院
2
5
1.0
2.0
3
刘浩洲
西北农林科技大学机械与电子工程学院
4
19
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传播情况
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引文网络
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
猕猴桃树干
特征提取
深度学习
图像分类
可视化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业机械学报
主办单位:
中国农业机械学会
中国农业机械化科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-1298
CN:
11-1964/S
开本:
大16开
出版地:
北京德外北沙滩1号6信箱
邮发代号:
2-363
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
11867
总下载数(次)
31
总被引数(次)
174483
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