基于CNNBN的水果图像检测算法

摘要

针对果实图像小目标检测难,检测速度、精度受限等问题,利用CNN算法对图像进行特征数据提取、卷积、池化等操作,在最后1个卷积层操作之后、激活函数之前插入BN(BatchNorm)层,使用BN算法对图像数据进行批规范化处理,减小图像之间的绝对差异,突出相对差异;并针对数据特点设计训练方案,通过给定输入向量和输出的目标向量,求出隐层以及输出层中各个单元的输出,然后进一步求出目标值和实际输出值之间的偏差值e;通过不断比对最终确定有效的权值和阈值;经远程云服务器上的TensorFlow2.1.0学习框架实验,表明CNNBN算法能够加快分类效果和训练速度。