《表2 7类红枣数量:基于网中网卷积神经网络的红枣缺陷检测》
试验针对新疆骏枣进行了实测,通过数据增广共采用41 467张红枣图片作为数据集,将红枣分为好枣、黑斑、黄皮、裂口、脱皮、皱枣和叠枣7类。按接近于622的比例划分训练集(25 129张)、验证集(8 424张)和测试集(7 914张)。将数据集中的每类红枣图片表示成一个一维向量,表征红枣的分类类别。训练前对红枣数据进行预处理,训练的每张图片的特征均要减去训练集所有图片的特征均值,将输入数据各个维度都中心化为0,从而减少计算量,避免数据过度变差,训练效果受到影响。表2为试验中不同种类红枣的训练集、验证集和测试集数量。
图表编号 | XD00137576600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.01 |
作者 | 杨志锐、郑宏、郭中原、许晓航 |
绘制单位 | 武汉大学电子信息学院、武汉大学电子信息学院、武汉大学电子信息学院、武汉大学电子信息学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |