面向小麥生育進程監(jiān)測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精簡化研究

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摘要：目前，利用機器視覺進行小麥生育進程監(jiān)測主要是通過人工來進行特征提取，存在客觀性差、效率低等問題，為了解決該問題，把深度學(xué)習(xí)引入到小麥生育進程監(jiān)測研究中。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)中常用的算法被廣泛應(yīng)用于圖像分類任務(wù)中，使用深層的特征提取網(wǎng)絡(luò)能夠自動識別和提取圖像特征，但常規(guī)深度卷積網(wǎng)絡(luò)帶來的大量參數(shù)和計算開銷使這些算法難以應(yīng)用到對存儲空間和參數(shù)量有一定限制的嵌入式設(shè)備中。（剩余9735字）