ECA-SKNet:玉米单倍体种子的卷积神经网络识别模型

刘勇国; 高攀; 兰荻; 朱嘉静

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ECA-SKNet:玉米单倍体种子的卷积神经网络识别模型

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采用3000张玉米种子图像进行基于卷积神经网络的玉米单倍体种子识别,包含1230张单倍体玉米种子图像和1770张二倍体玉米种子图像。为对比不同卷积神经网络模型在单倍体玉米种子识别的效果,使用VGG、ResNet、DenseNet和SKNet等经典模型,并对SKNet模型进行改进,将其降维升维全连接层设计为一维卷积以降低模型参数数量,改进后的SKNet称为ECA_SKNet。对5种模型使用相同优化器和训练周期进行实验,结果表明:实验模型均能对单倍体玉米种子达到较好的识别效果,最低准确率能达88.5%,ECA_SKNet模型准确率达93.04%。可见,卷积神经网络在玉米单倍体种子识别中能够发挥重要作用,为作物种子识别提供新思路。

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来源
《电子科技大学学报》 |2023年第6期|866-871|共6页
作者
刘勇国; 高攀; 兰荻; 朱嘉静;
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作者单位

电子科技大学信息与软件工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
卷积神经网络; 玉米种子; 深度学习; 种子识别;

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