《表2 3种网络模型的评价结果》

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《多尺度特征融合的柑橘冠层施药沉积量分类模型》

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3种模型的损失值和模型大小的评价结果如表2所示。训练结束，SPP-Net-Inception-v4模型最终收敛的评价指标与Inception-v4模型和Res Net-152模型相比，损失值分别降低73%和89%，模型大小分别降低13%和24%。可见，与传统的分类模型相比，SPP-Net-Inception-v4模型提高了柑橘冠层热红外图像数据训练集的拟合程度，降低了模型输出与真实标签的差异值；模型大小的降低反映了模型参数量的减少，表明SPP-Net-Inception-v4模型表达的柑橘冠层热红外图像施药沉积量多尺寸表现特征更加高效可靠。