面向小麦生育进程监测的卷积神经网络精简化研究

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摘要：目前，利用机器视觉进行小麦生育进程监测主要是通过人工来进行特征提取，存在客观性差、效率低等问题，为了解决该问题，把深度学习引入到小麦生育进程监测研究中。卷积神经网络作为深度学习中常用的算法被广泛应用于图像分类任务中，使用深层的特征提取网络能够自动识别和提取图像特征，但常规深度卷积网络带来的大量参数和计算开销使这些算法难以应用到对存储空间和参数量有一定限制的嵌入式设备中。（剩余9735字）

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