基于Gibbs采样和残差连接的AlexNet蔬菜识别算法

刘嫚嫚; 代琦

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基于Gibbs采样和残差连接的AlexNet蔬菜识别算法

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为了进一步提高蔬菜识别的精度,提出了基于Gibbs采样和残差卷积神经网络的蔬菜识别算法,本文将其命名为GiRAlexNet算法。根据马尔科夫随机场与吉布斯随机场的等价性构建图像概率模型,用Gibbs采样获取最优样本点集合,随机取点切割图片。通过GoogleNet、ResNet和AlexNet模型实验显示,分类准确率分别提升了9.22%,3.34%和9.19%。大量实验表明,该GiRAlexNet算法对蔬菜识别的准确率达到98.14%。

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来源
《计算机时代》 |2023年第9期|43-47|共5页
作者
刘嫚嫚; 代琦;
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作者单位

浙江理工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
蔬菜识别; MRF; GIBBS采样; Alexnet; 残差结构; 切割图像;

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