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基于迁移学习和卷积神经网络的野生鸟类识别: 收藏
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引用; 《内蒙古师范大学学报（自然科学版）》2022年第3期51卷 299-304页; 作者：戚桂美郁志宏武卓悦李艳玲赵锦明内蒙古师范大学计算机科学技术学院内蒙古呼和浩特010022 内蒙古农业大学机电工程学院内蒙古呼和浩特010010; 内蒙古各大湖泊和湿地是野生鸟类的聚集地,对野生鸟类进行准确识别是进行鸟类保护和习性分析的基础。大量试验证明,卷积神经网络在大规模数据集上训练后具有良好识别效果。但获取野生鸟类图像存在一定难度,很难得到足够的样本量。为提...; 内蒙古各大湖泊和湿地是野生鸟类的聚集地,对野生鸟类进行准确识别是进行鸟类保护和习性分析的基础。大量试验证明,卷积神经网络在大规模数据集上训练后具有良好识别效果。但获取野生鸟类图像存在一定难度,很难得到足够的样本量。为提高小样本野生鸟类图像的识别准确率,防止网络训练过程中的过拟合问题,通过改进VGG16的预训练,设计了一种基于迁移学习的卷积神经网络的图像识别方法。经试验验证,迁移学习VGG在测试集上准确率高达96.97%,网络具有更好的鲁棒性,验证了迁移对于提高小样本数据集识别准确率的有效性。; 来源：详细信息评论

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