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当前位置: 首页 > 文章 > 基于多尺度卷积和注意力机制的枣品种识别 中国农机化学报 2024 (6) 135-141,148
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基于多尺度卷积和注意力机制的枣品种识别

作  者：
雷浩;苑迎春;何振学
单  位：
河北农业大学信息科学与技术学院
关键词：
枣品种识别;深度学习;残差网络;多尺度卷积;注意力机制
摘  要：
为提高自然场景下枣品种识别方法的准确率，提出一种融合多尺度卷积和注意力机制的枣品种识别模型（Jujube-ResNet-18）。以自然场景下的10类枣品种为对象，根据枣品种图像的特点，该模型在ResNet-18基础上进行改进。引入多尺度卷积模块，增强模型对枣果多尺度特征的提取能力；在每个残差块中加入注意力机制CBAM,提高枣果特征信息权重，减弱复杂背景等无用特征的影响。试验结果表明，Jujube-ResNet-18在枣品种数据集上的准确率为89.5%,参数量和权重大小分别为1.135×10~7和43.41 MB。与其他算法相比，Jujube-ResNet-18有更好的特征提取能力、抗干扰能力和较小的模型复杂度，可为自然场景下的枣品种识别研究提供参考。

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