针对传统人工提取特征的武夷岩鲜茶叶片图像分类准确率受所提取特征的制约,采用多种不同的卷积神经网络模型对武夷岩鲜茶叶片图像进行分类.实验结果表明:在9个品种共计7 330张武夷岩鲜茶叶片图像数据集上,使用AlexNet、VGGNet和ResNet模型所获得的分类准确率均高于传统人工提取特征的分类方法,具有更小卷积核且网络深度更深的网络结构能获得更高的分类准确率.
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