《表3 Im-AlexNet网络结构的参数设置》

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《基于改进AlexNet的广域复杂环境下遮挡猕猴桃目标识别》

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由于卷积层的作用是提取图像特征，从浅层卷积层对边缘、颜色等底层特征的提取到深层卷积层对目标高级特征的提取过程中，通过保留卷积层和预训练权重，可使网络收敛更快，提取目标特征更容易，因此本研究并未对AlexNet网络的卷积层参数进行改动设置。其中，所保留的AlexNet第1层卷积核大小为11×11×3；第2层卷积核大小为5×5×48，与原网络的卷积层设置一致[35-36]。因此可知，用于猕猴桃识别的改进AlexNet包括5个卷积层、2个全连接层和1个输出层。由于考虑到猕猴桃果实识别属于二分类问题，将最后一个全连接层参数设置为2。并将改进的AlexNet网络命名为Im-AlexNet。网络结构修改调整后的具体网络参数配置如表3所示。