面向番茄病害识别的改进型SqueezeNet轻量级模型

胡玲艳; 周婷; 许巍; 汪祖民; 裴悦琨

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面向番茄病害识别的改进型SqueezeNet轻量级模型

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针对番茄病害识别中深度神经网络参数过多、识别精度较低的问题,从网络轻量化和提取特征精准化的角度出发,对SqueezeNet结构进行改进。为精简fire模块,对其中Expand层的卷积核大小、网络层数以及通道数进行调整。同时,将模型与ECA模块结合,利用局部跨通道交互的方式获得各通道的注意力值,强化网络对关键特征的学习能力。实验结果表明,与LeNet、MobileNet和SqueezeNet模型相比,改进型SqueezeNet的模型大小和识别准确率均具有明显优势,为嵌入式设备在实际生产中的番茄病害识别提供一种技术方法。

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来源
《郑州大学学报（理学版）》 |2022年第4期|71-77|共7页
作者
胡玲艳; 周婷; 许巍; 汪祖民; 裴悦琨;
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作者单位

大连大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
番茄病害; 卷积神经网络; ECA模块; 轻量级; SqueezeNet结构;

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