研究目的
研究通过卷积神经网络进行迁移学习以实现多分辨率草坪杂草分类，从而减少对大型训练数据集的需求并提高识别准确率。
研究成果
研究表明，迁移学习能利用有限训练数据有效分类多分辨率杂草图像，在准确率和计算成本方面均优于直接训练。未来工作将探索低分辨率图像的附加特征及3D卷积神经网络应用。
研究不足
所提出的方法至少需要30%的训练样本才能进行有效微调。分辨率低于30×30像素的图像不包含足够的信息以实现准确分类。
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[IEEE 2019年第十届高光谱成像与信号处理研讨会：遥感技术演进（WHISPERS）- 荷兰阿姆斯特丹（2019.9.24-2019.9.26）] 2019年第十届高光谱成像与信号处理研讨会：遥感技术演进（WHISPERS）- 基于卷积神经网络的多分辨率草坪杂草分类知识迁移
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[IEEE 2019年第十届高光谱成像与信号处理研讨会：遥感技术演进（WHISPERS）- 荷兰阿姆斯特丹（2019.9.24-2019.9.26）] 2019年第十届高光谱成像与信号处理研讨会：遥感技术演进（WHISPERS）- 基于卷积神经网络的多分辨率草坪杂草分类知识迁移
DOI：10.1109/WHISPERS.2019.8920832
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
杂草识别与分类是实施定点除草的关键且具有挑战性的任务。由于杂草与作物的光谱相似性较高，本研究采用基于空间信息的对象图像分析方法进行杂草分类。随着多种传感器的广泛应用，我们能够从不同高度、利用不同规格的传感器获取杂草影像。本文提出一种创新方法：通过卷积神经网络（CNN）运用迁移学习技术处理多源传感器获取的多分辨率图像。先利用典型图像数据集训练CNN并迁移其训练权重至不同分辨率的其他数据集，从而仅需少量训练样本对网络进行微调即可实现新数据集分类，大幅降低模型训练所需的大数据量。为避免微调过程中的过拟合问题，我们基于预训练模型初始层参数，研究并提出了小型深度学习架构。实验还探究了训练样本规模对微调效果的影响。田间试验表明，该方法在识别精度和计算成本方面均优于直接训练法。
作者：
Adnan Farooq，Xiuping Jia，Jiankun Hu，Jun Zhou
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