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基于改进MobileNetV2的烟丝种类识别
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作者 王莉 朱雯路 +3 位作者 范磊 胡宏帅 袁强 牛群峰 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第8期58-65,共8页
为解决烟丝形态小且不同种类烟丝之间差异小、难以识别的问题,提出一种基于改进MobileNetV2的烟丝种类识别方法。以MobileNetV2为基础网络,引入多尺度特征融合模块以获取丰富的烟丝细节信息;删除主干网络中过多的bottleneck和重新设计... 为解决烟丝形态小且不同种类烟丝之间差异小、难以识别的问题,提出一种基于改进MobileNetV2的烟丝种类识别方法。以MobileNetV2为基础网络,引入多尺度特征融合模块以获取丰富的烟丝细节信息;删除主干网络中过多的bottleneck和重新设计分类器以降低网络深度;结合知识蒸馏技术使用迁移学习后的ResNet50网络对改进后的MobileNetV2网络进行学习指导以实现模型轻量化。试验结果表明,基于改进MobileNetV2的烟丝种类识别方法对各类烟丝的识别准确率为95.37%,比基础网络提高8.6%;参数量为0.62 M,比基础网络减少1.61 M。同时,与传统的分类网络(GoogLeNet、AlexNet、ResNet50、VGG16)相比,烟丝识别准确率更高、计算量更小。 展开更多
关键词 烟丝识别 深度学习 卷积神经网络 知识蒸馏 轻量化
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