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本发明涉及一种基于深度迁移学习的水果图像分类方法,属于农业信息化领域。该算法通过冻结低层网络参数,使低层网络结构作为特征提取器,并修改高层网络参数和结构,提出新的迁移模型TL‑VGG16、TL‑InceptionV3和TL‑ResNet50。通过对三种迁移模型分别输入图像进行小样本训练,实现对不同水果图像的准确分类。最后对三种迁移模型分别使用加权平均法和相对多数投票法进行融合,输出新的预测概率。本发明解决了传统深度网络在识别图像时层数较深、训练耗时较长、模型收敛较慢和小数据集情况下过拟合情况较严
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881155 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210524205.4
(22)申请日 2022.05.13
(71)申请人 重庆邮电大学
地址 400065
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