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结合改进胶囊网络与知识蒸馏的茶青分类方法研究

作  者:
陈星燃;黄海松;韩正功;范青松;朱云伟;胡鹏飞
单  位:
省部共建教育部现代制造技术重点实验室;贵州装备制造职业学院
关键词:
胶囊网络;知识蒸馏;注意力模块;茶青分类;
摘  要:
不同等级茶青的准确分类,对名优茶产业发展至关重要,采用传统感官审评方法进行分选会使结果存在一定的主观性。采集茶青图像建立数据集,结合幽灵注意力瓶颈层与胶囊网络提出一种新型网络模型:GA-CapsNet。通过基于线性衰减比例系数的成长知识蒸馏方法对该模型进行训练,在迁移教师模型参数矩阵的同时,使学生模型随着迭代自适应降低依赖程度。试验结果表明,对比其他同类算法,所提出的方法在小规模数据集上分类性能优异,精确率、召回率及F1-score分别为94.97%、95.51%、95.24%。本研究基于机器视觉与深度学习技术构建了一种GA-CapsNet模型,为解决茶青分类问题提供了一种新思路。

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