《表8 本文方法与SIFT+K-means+SVM、GrabCut+CNN的分类结果》

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《基于判别关键域和深度学习的植物图像分类》

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SIFT+K-means+SVM方法对读取的原始图像提取SIFT特征点进行K-means聚类，然后训练SVM，在测试集上得出分类精度。GrabCut是一种基于图论的图像分割方法，利用了K-means聚类、高斯混合模型建模和最大流最小割算法，对使用GrabCut分割得到的图像前景图经过AlexNet和GoogLeNet训练，得到的分类结果见表8。