一种基于卷积神经网络的烟叶等级识别方法

焦方圆; 申金媛; 郝同盟

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一种基于卷积神经网络的烟叶等级识别方法

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目的:解决烟叶分级准确率不高的问题。方法:提出一种改进的基于卷积神经网络的烟叶分级模型,根据VGG16网络结构,以自定义的方式搭建网络模型;将空洞卷积代替原有的传统卷积,增加图像感受野的同时避免了图像特征的损失,并将激活函数改为Leaky;elu,修正数据的分布,解决ReLU函数的硬饱和问题;用41种等级的烟叶图片加以测试。结果:试验改进算法分级准确率达95.89%,与传统SVM算法相比提高了10.46%,与经典VGG16算法相比提高了7.87%,损失率最终收敛于0.13。结论:与原始模型和传统特征提取的方式相比,试验算法在烟叶分级准确率性能上有所提高。

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来源
《食品与机械》 |2022年第2期|222-227|共6页
作者
焦方圆; 申金媛; 郝同盟;
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作者单位

郑州大学;

华北水利水电大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
烟叶分级; 深度学习; 激活函数; 空洞卷积;

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