基于VGG19卷积神经网络和迁移学习的水稻病害图像分类方法  

Rice Diseases Image Classification Method Based on VGG19 and Transfer Learning

作　　者：廖露 韩春峰 何纯樱 LIAO Lu;HAN Chun-feng;HE Chun-ying

机构地区：[1]四川测绘地理信息局测绘技术服务中心,四川成都610081 [2]中电科蓉威电子技术有限公司,四川成都610000

出　　处：《测绘》2023年第4期153-157,181,共6页Surveying and Mapping

基　　金：四川省测绘地理信息学会开放基金资助项目(CCX202210,CCX202115);四川省测绘地理信息局2022年新型基础测绘技术研究补助计划(2022KJ002)。

摘　　要：本文在原有VGG19卷积神经网络的基础上,提出了一种基于迁移学习模型参数的水稻病害图像分类方法。该方法利用ImageNet数据集预训练生成的VGG19卷积神经网络,通过将网络相关参数迁移和调整的方式构建水稻病害图像分类的技术流程。通过对图像的预处理扩充样本数据,针对病害特征利用训练集调整训练参数,并利用验证集进行性能实测优化分类模型,实现水稻病害图像的快速识别分类,最后利用测试集评价分类精度。测试结果表明,该方法能够很好实现水稻病害图像的分类,分类精度达到99%以上。

关 键 词：VGG19 迁移学习 卷积层 迭代次数 混淆矩阵 

分 类 号：TP75[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]