[发明专利]一种基于全卷积神经网络的真菌显微图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的真菌显微图像识别方法，包含如下步骤：真菌图像采集；图像预处理；构建全卷积神经网络；训练真菌识别神经网络；验证识别效果并进行参数调整。本发明能从海量真菌图像中，提取出足够用于识别的特征信息，从而应用与多类的真菌图像识别。此外，全卷积神经网络的使用，提高了图像的识别效率和识别精度，同时使得学习特征更容易可视化。本发明实现了高效、准确的真菌图像识别，因此具有较高的实用价值。

主权项

1.一种基于全卷积神经网络的真菌显微图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，真菌图像采集与标类：采集真菌图像，同时对每张图像进行标类，得到标注好类的原始图像数据集合；步骤2，数据预处理：对标注好类的原始图像进行缩放和裁剪处理，并对每张图像以50％概率翻转，同时进行归一化处理，得到预处理后的图像集合；步骤3，构建神经网络：卷积神经网络总深度为11层，卷积核大小为3x3，第2、4、7层步长为2，其余层步长为1；步骤4，训练神经网络：对所构建神经网络进行训练，以标好的对应类标作为网络监督信息，使用优化算法调整参数使网络输出和真实类标差距尽可能小，得到训练后的神经网络；步骤5，将训练后的神经网络作为模型，测试真菌图像识别效果，并调整步骤4优化算法参数继续训练，直到验证识别准确率稳定。