中國是花卉種植大國,種類資源豐富,栽培歷史悠久,相關(guān)從業(yè)人員眾多。其中,花卉分類是植物學(xué)研究領(lǐng)域和花卉業(yè)生產(chǎn)中重要的基礎(chǔ)性工作,從而花卉分類學(xué)是一項具有長遠(yuǎn)意義的基礎(chǔ)性研究,但是其分類過程需耗費大量的人力和物力。隨著手機設(shè)備等成像技術(shù)的發(fā)展,人們對花卉圖像進行收集、認(rèn)識和區(qū)分,奠定了花卉智能分類識別的基礎(chǔ)。近幾年來,深度學(xué)習(xí)從機器學(xué)習(xí)中脫穎而出,成為一門蓬勃發(fā)展的新型學(xué)科,它的發(fā)展極大地促進了科學(xué)技術(shù)的進步,同時也不斷改變著我們對世界的認(rèn)知,帶領(lǐng)我們走進了人工智能時代。目前,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域�；ɑ軋D像的識別與分類研究一直是深度學(xué)習(xí)的熱點,它既可以幫助非專業(yè)人員了解并認(rèn)識花卉,進一步對其進行準(zhǔn)確分類,也減少了植物專家進行花卉分類所需的時間和精力,幫助他們設(shè)計植物學(xué)機器人,實現(xiàn)自動化園林管理。針對花卉圖像分類問題,本文研究探討了深度學(xué)習(xí)的基本理論和相關(guān)技術(shù),并將其中的一些技術(shù)運用到花卉分類任務(wù)中,旨在提高花卉圖像分類識別的準(zhǔn)確率。本文主要工作如下:（1）介紹花卉圖像分類識別的研究背景和意義,并闡述國內(nèi)外研究動態(tài)。（2）介紹深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識和一些花卉圖像分... 

【文章來源】：廣西師范大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

同種

據(jù)Hubel和Wiese發(fā)現(xiàn)的相關(guān)知識提出神經(jīng)認(rèn)知機。神經(jīng)認(rèn)知機由簡單細(xì)胞層和較復(fù)雜細(xì)胞層交替組合構(gòu)成，簡單細(xì)胞層常常能最大程度捕獲目標(biāo)邊緣刺激，并對其局部空間特征進行提取，而較復(fù)雜細(xì)胞層對于目標(biāo)位置的局部響應(yīng)不敏感。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutionneuralnetwork，CNN）是一種專門設(shè)計用于處理多維原始輸入數(shù)據(jù)的多層網(wǎng)絡(luò)，其中，最基本的單位是神經(jīng)元。同一層中的神經(jīng)元彼此不連接，而相鄰層中的神經(jīng)元都彼此連接，多個獨立的神經(jīng)元形成每個平面，而多個二維平面形成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個層級關(guān)系[24]。一個簡單的CNN模型如圖2-1所示，網(wǎng)絡(luò)由輸入層，隱藏層和輸出層構(gòu)成，隱藏層中常常由卷積層C和池化層S組成。通常，首先通過卷積層的卷積運算對輸入圖像進行卷積以生成相應(yīng)的特征圖，然后對每個特性圖的局部響應(yīng)區(qū)域進行加權(quán)求和，添加偏置函數(shù)后再通過非線性激活函數(shù)來生成特征圖，最后執(zhí)行輸出。與傳統(tǒng)的人工設(shè)計特征相比，CNN對圖像進行分類識別，避免了早期復(fù)雜的人工設(shè)計特征和提取特征，直接輸入圖像，CNN進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，并隨著網(wǎng)絡(luò)層的不斷加深而CNN分類的精度也在逐漸提高，既準(zhǔn)確又高效。圖2-1簡單的CNN模型結(jié)構(gòu)圖2.1.1Lenet-5網(wǎng)絡(luò)Lenet-5是比較基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)模型之一，其結(jié)構(gòu)模型圖如2-2所示。

第2章相關(guān)技術(shù)簡介9圖2-2Lenet-5網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖LeNet-5模型總計7層，每層包含眾多參數(shù)。雖然層數(shù)只有7層，但是也包含了卷積層，池化層，全連接層。首先，輸入層輸入原始圖像，原始圖像被處理成32×32個像素點的值。C1層是卷積層，包含了6個特征圖。特征圖中的每個映射，即28x28個神經(jīng)元，它們共享卷積核權(quán)值參數(shù)。通過卷積運算，原始信號特征增強并降低噪聲，若卷積核不同，從圖像中提取到的特征也不同；S2層是一個池化層，它將局部像素值平均化來實現(xiàn)子抽樣，可以在某種程度上保證網(wǎng)絡(luò)的特征被提取，同時大大降低運算量，減少了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過擬合的風(fēng)險。該池化層包含了6個特征映射，每個映射的像素值為14x14。C3卷積層由16個特征映射構(gòu)成，每個特征映射用于加權(quán)和計算的卷積核為10x10的。S4池化層同樣包含16個特征映射，每個特征映射中所用的是5x5的卷積核。C5是用5x5的卷積核進行運算，包含120個神經(jīng)元。F6是全連接層，包含了84個特征圖。全連接層中對輸入進行點積之后加入偏置，然后經(jīng)過一個激活函數(shù)傳輸給輸出層的神經(jīng)元。最后一層為輸出層，設(shè)置了10個神經(jīng)元來進行分類，得到輸出設(shè)置。雖然Lenet-5模型比較經(jīng)典，但是迫于實際需求的不斷增加，LeNet-5并沒有形成很大范圍的應(yīng)用。隨著修正線性單元ReLU與隨機失活dropout的提出，以及GPU帶來計算力突破和互聯(lián)網(wǎng)時代大數(shù)據(jù)的爆發(fā)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也正經(jīng)歷著改革。2.1.2Alexnet網(wǎng)絡(luò)Alexnet網(wǎng)絡(luò)在2012年風(fēng)靡全球，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中掀起了一股熱潮，同年還贏得了2012屆圖像分類識別大賽的冠軍，Alexnet網(wǎng)絡(luò)的問世，一度使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為在圖像分類方面的核心算法模型。Alexnet將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于更多更深更寬的網(wǎng)絡(luò)中，對于圖像分類任務(wù)來說，Alexnet因為層數(shù)的增加，數(shù)據(jù)處理的能力也?

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[8]基于深度卷積網(wǎng)的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)研究[D]. 王平.大連交通大學(xué) 2018
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本文編號：3605983