基于贝叶斯宽度残差神经网络的害虫图像识别方法

摘要

本发明公开一种基于贝叶斯宽度残差神经网络的害虫图像识别方法，该方法包括以下步骤：步骤一、对害虫图像识别训练数据集进行预处理，使用富边缘检测算法(Rich‑Edge)对该灰度图进行害虫边缘检测。步骤二、构建贝叶斯宽度残差神经网络(Bayesian Wide‑ResidualNetwork，BWResNet)。步骤三、将步骤一得到的害虫边缘图像输入到步骤二构建的BWResNet中。利用步骤一中得到的害虫边缘图像训练集得到BWResNet的总误差函数。步骤四、利用步骤三中得到的误差函数，对网络进行训练。在这里我们提出分块共轭(Block‑cg)算法对网络进行训练。步骤五、根据步骤四中优化后的网络更新超参数。步骤六、重复执行步骤四、五，得到最终的网络，将害虫图像验证集输入到网络后得到的分类准确率更高。