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基于多尺度卷积神经网络的草莓畸变识别实验设计

目录

基于多尺度卷积神经网络的草莓畸变识别实验设计（1）．．．．．．．．．．4

实验概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2实验目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3实验方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1数据收集与整理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2数据标注与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3数据集划分与特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

多尺度卷积神经网络构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1.1卷积层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1.2池化层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1.3全连接层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2网络训练参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2.1学习率调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2.2批次大小与迭代次数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2.3损失函数与优化器选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

实验设计与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2实验流程规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.2.1数据预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2.2模型训练流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2.3结果评估流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.3实验过程记录与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.1识别准确率与召回率统计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.2模型在不同数据子集上的表现对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.3错误案例分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.1实验总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.2研究不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

基于多尺度卷积神经网络的草莓畸变识别实验设计（2）．．．．．．．．．42

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．