[发明专利]基于迁移学习与双线性InceptionResNetV2的细粒度菌类表型识别方法有效
| 申请号： | 201910547744.8 | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110263863B | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 袁培森;申成吉;任守纲;顾兴健;车建华;徐焕良 | 申请（专利权）人： | 南京农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人： | 许轲;徐冬涛 |
| 地址： | 210095 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习与双线性InceptionResNetV2的细粒度菌类表型识别方法，其主要步骤为：(1)建立基于迁移学习与双线性的细粒度菌类表型识别模型；(2)基于识别模型进行迁移学习与训练；(3)将图像输入识别模型后进行预处理；(4)对预处理后的图像数据进行特征提取。本发明将两个对称InceptionResNetV2特征提取网络提取到的特征结合起来，得到更细粒度的特征，使识别效果更好；并且使用基于模型的迁移学习训练方法，将在ImageNet数据集上预训练好的特征提取网络参数权重迁移到菌类细粒度表型数据集上，能够在较短的训练时间内，达到更好的收敛性能，使识别结果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 双线 inceptionresnetv2 细粒度 菌类 表型 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于迁移学习与双线性InceptionResNetV2的细粒度菌类表型识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、建立基于迁移学习与双线性的细粒度菌类表型识别模型；步骤2、基于识别模型进行迁移学习与训练；步骤3、将图像输入识别模型后进行预处理；步骤4、对预处理后的图像数据进行特征提取；采用对称结构的InceptionResNetV2特征提取网络提取图像中的特征向量，然后对提取出的特征向量和其自生的转置进行双线性汇合操作得到图片各个位置的双线性特征矩阵，并将双线性特征矩阵转化为双线性特征向量，最后通过全连接层后接softmax层对双线性特征向量进行多分类得到各类别概率。
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