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基于改进ConvNeXt和知识蒸馏的蘑菇图像识别方法
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作者 任喜伟 王瑞 +2 位作者 贾事端 刘艳 肖曼 《电子测量技术》 北大核心 2025年第20期189-199,共11页
蘑菇种类繁多,尤其有毒蘑菇形态相近,不易识别,高效识别蘑菇种类有重要的现实需求。针对现有蘑菇图像识别方法存在背景复杂,识别精度不高,模型参数量大,移动端部署困难的问题,提出了一种基于改进ConvNeXt模型和知识蒸馏的蘑菇图像识别... 蘑菇种类繁多,尤其有毒蘑菇形态相近,不易识别,高效识别蘑菇种类有重要的现实需求。针对现有蘑菇图像识别方法存在背景复杂,识别精度不高,模型参数量大,移动端部署困难的问题,提出了一种基于改进ConvNeXt模型和知识蒸馏的蘑菇图像识别方法。首先,通过迁移学习将预训练的ConvNeXt权重文件应用于蘑菇识别任务,并引入坐标注意力机制,构建了ConvNeXt_CA模型,有效提升模型的细粒度特征提取能力。其次,基于知识蒸馏技术,将ConvNeXt_CA模型作为教师模型,ShuffleNet v2模型作为学生模型,构建了轻量化MushNet模型。极大提升改进模型部署边缘端的整体效率。最后,进行了相关模型对比实验,结果表明,提出的改进模型准确率达到94.89%,知识蒸馏后的MushNet模型大小约为原来的1/21,均优于其他传统模型和轻量化模型。证明了所提蘑菇图像识别方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 蘑菇图像识别 mushnet ConvNeXt 坐标注意力机制 迁移学习 知识蒸馏
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