论文部分内容阅读
目前我国对于棉花质量的分级仍是由人工完成的,存在主观检测误差、检测效率低和检测时间长等问题,针对这些问题本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Net)进行迁移学习的棉花分级算法。通过搭建VGG16神经网络模型,结合小批量梯度下降优化算法,经过不断地重复训练确定模型的最佳超参数值,得到最佳的分类精度,试验结果能够较好地完成对棉花的等级分类任务。