基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵昆蟲(chóng)識(shí)別研究

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摘要：現(xiàn)有昆蟲(chóng)相關(guān)識(shí)別算法識(shí)別種類較少，缺少針對(duì)數(shù)量龐大種類眾多的入侵昆蟲(chóng)分類識(shí)別算法，難以為入侵昆蟲(chóng)綜合系統(tǒng)的識(shí)別功能提供穩(wěn)定高效的技術(shù)支持。該研究對(duì)31類入侵昆蟲(chóng)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與數(shù)據(jù)集劃分，基于四種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型DenseNet121、MobileNetV3、ResNet101和ShuffleNet對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練測(cè)試分析討論。（剩余13222字）