基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2的细粒度菌菇识别方法

作者：袁培森; 申成吉; 徐焕良

来源：农业机械学报, 2020, 1-10.

• 迁移学习
• 细粒度菌菇
• 表型识别
• Inception-ResNet-v2 transfer learning
• fine-grained mushroom
• phenotype recognition
• Inception-ResNet-v2

为了能够对细粒度菌类进行表型识别，在双线性卷积神经网络的细粒度图像识别框架基础上，提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法，利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力，结合双线性汇合操作，提取菌菇图像数据的细粒度特征，使用迁移学习，将ImageNet数据集上预训练的模型参数迁移到细粒度菌类表型数据集上。试验结果表明，在开源数据集和私有数据集上识别精度分别达到了87.15%和93.94%。同时开发了基于Flask框架的在线菌类表型识别系统，能方便进行细粒度菌菇表型的在线识别分析。

• 单位
  南京农业大学