《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》

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《基于网中网卷积神经网络的红枣缺陷检测》

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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622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。