基于小型卷积神经网络的南疆棉花图像分类

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摘  要：针对南疆棉田图像分类特定应用场景，该文提出一种小型卷积神经网络模型，分别对幼苗期棉苗、缺苗穴和地膜及吐絮期叶片、成铃和吐絮铃图像进行自动化分类。该卷积神经网络由12层组成，包括交替堆叠的4个卷积层和4个最大池化层，以及1个展平层、1个Dropout层和2个密集连接层。采用智能手机拍照方法，获取幼苗期棉苗、缺苗穴和地膜图像13 920张，吐絮期叶片、成铃和吐絮铃图像21 427张。（剩余10751字）

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