基于AlexNet深度学习模型的中草药植物图像分类研究与实现

黄方亮; 俞磊; 沈同平; 金力; 许欢庆; 黄星语

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基于AlexNet深度学习模型的中草药植物图像分类研究与实现

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本文研究了卷积神经网络中AlexNet模型在5种中草药图像分类过程中的应用。通过Python爬虫算法爬取百度图片中5类中草药3000张图片,并通过数据增扩算法将数据集扩增到12000张,以满足模型训练的需求。为了提高训练的效率将数据集转换成LMDB格式,并采用减均值的方式加快模型收敛,以最大限度平衡用CPU训练带来的训练周期过长的影响。合理调整模型参数,经过300次迭代得到87.5%的分类准确率。

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来源
《山东轻工业学院学报（自然科学版）》 |2020年第2期|44-49|共6页
作者
黄方亮; 俞磊; 沈同平; 金力; 许欢庆; 黄星语;
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作者单位

安徽中医药大学医药信息工程学院合肥230012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
AlexNet; 深度学习; 中草药; 图像分类;

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