基于GAN-DCNN的树叶识别
文献类型：期刊论文
| 作者 | 徐竞怡2,3,4; 张志1; 闫飞4; 张雯悦2,4 |
| 刊名 | 林业科学
 |
| 出版日期 | 2024-04-15 |
| 卷号 | 60期号:04页码:40-51 |
| 关键词 | 树叶识别 生成对抗网络 深度卷积神经网络 |
| 产权排序 | 2 |
| 英文摘要 | 【目的】利用深度学习进行树叶识别时需要大量训练样本,当样本量不足、图像风格单一会导致识别准确率不稳定。研究利用少量的样本进行树叶图像增殖和风格转换,可极大减轻数据采集的负担,为提升林业调查信息化、智能化提供有效的技术手段和理论支撑。【方法】采集6种树种的树叶图像建立数据集,引入light-weight GAN对图像进行增殖和风格转换,扩充人工拍摄的树叶数据集,通过在该数据集与原数据集上分别应用AlexNet、GoogLeNet、ResNet34和ShuffleNetV2四种深度卷积神经网络进行训练,分析生成对抗网络的图像增殖技术在树叶识别中的作用。综合模型准确率和训练时间等性能指标选择最优模型,同时对模型的学习率进行调整。使用测试样本对参数优化后的模型进行验证,分析该方法在实践中的可行性和意义。【结果】基于生成对抗网络生成的样本具有高清晰度,高保真性,能够有效地辅助神经网络模型的训练工作,同时也丰富了样本类别,使之获得包含更多不同季节、形状、健康状况的树叶图像。与原始数据集相比,AlexNet、 GoogLeNet、 ResNet34和ShuffleNetV2四种网络在新数据集的训练上均表现出训练误差更小、验证精度更高的特点,其中学习率为0.01的ShuffleNetV2模型对该数据集的训练效果最好,训练时最高验证精度为99.7%。使用未参与训练的测试样本对该模型进行验证,模型对各树叶的识别效果较好,模型的总体识别准确率高达99.8%。与未使用GAN技术的普通深度卷积神经网络相比,本文提出的模型对树叶识别准确率明显提升。【结论】生成对抗网络可以有效地扩充图像数量,对图像进行风格转换,与深度卷积神经网络相结合,可以显著提高树叶识别准确率,适合应用于林业树叶识别领域。 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/205105]  |
| 专题 | 资源与环境信息系统国家重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 闫飞 |
| 作者单位 | 1.商汤科技研究院 2.中国科学院大学 3.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 4.北京林业大学精准林业北京市重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 徐竞怡,张志,闫飞,等. 基于GAN-DCNN的树叶识别[J]. 林业科学,2024,60(04):40-51. |
| APA | 徐竞怡,张志,闫飞,&张雯悦.(2024).基于GAN-DCNN的树叶识别.林业科学,60(04),40-51. |
| MLA | 徐竞怡,et al."基于GAN-DCNN的树叶识别".林业科学 60.04(2024):40-51. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。