基于深度學(xué)習(xí)的植物葉片識別研究與實現(xiàn)
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-]技術(shù)路線圖??
?東北林業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文???<?開始???\1/???融合DCGAN與迀移學(xué)??習(xí)算法進行卷積神經(jīng)??網(wǎng)絡(luò)的識別優(yōu)化???\J^???融合網(wǎng)絡(luò)修剪與量化??算法進行卷積神經(jīng)網(wǎng)??絡(luò)的識別模型壓縮???^???構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識??別植物葉片的嵌入式??硬件平臺???^???圖....
圖2-2最大池化操作??
?東北林業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文???D2?=?D\?(2-4)??如圖2-2所示演示了一張對大小為4x4的圖像數(shù)據(jù)進行最大池化的操作,這里采??用的卷積核大小為2x2、單次移動步長為2,可以看出粉色格子所代表像素中最大值為??6、綠色格子所代表像素中最大值為8,以此類推可以得到2x2....
圖2-3?Sigmoid函數(shù)圖像??Tanh激活函數(shù),函數(shù)表達式為:??
?東北林業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文???D2?=?D\?(2-4)??如圖2-2所示演示了一張對大小為4x4的圖像數(shù)據(jù)進行最大池化的操作,這里采??用的卷積核大小為2x2、單次移動步長為2,可以看出粉色格子所代表像素中最大值為??6、綠色格子所代表像素中最大值為8,以此類推可以得到2x2....
圖2-4Tanh函數(shù)圖像??Relu函數(shù)是三種激活函數(shù)中最為常見的一個,函數(shù)表達為:??
?2深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識???——??___—???.1??圖2-4Tanh函數(shù)圖像??Relu函數(shù)是三種激活函數(shù)中最為常見的一個,函數(shù)表達為:??f〇?x<0??H?(2-7)??對丨、V:的函數(shù)閣像為:??1/???〇-?y???10?-5?0?S?10??圖2-5?Relu函數(shù)....
本文編號:4003330
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