论文摘要
目的为了提高果蔬农产品识别的准确性,使果蔬农产品分类实现自动化。方法利用深度卷积神经网路强大的特征学习和特征表达能力,来自动学习果蔬种类特征,提出基于位置的柔性注意力算法,对Inceptionv3神经网络进行改进,并结合参数迁移学习方法建立果蔬识别模型;针对果蔬种类繁多,且国内外缺乏完善的果蔬图像数据库这一现状,构建果蔬图像数据集;在此数据集上将文中所提出的果蔬识别算法与其他果蔬识别算法进行对比。结果试验结果表明,在学习率为0.1、迭代次数为5000时,文中提出算法的准确率高达97.89%。结论相较于现有果蔬识别算法,所提出的果蔬识别算法的识别性能最优,鲁棒性最强。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 巨志勇,马素萍
关键词: 注意力机制,果蔬图像,迁移学习,图像识别
来源: 包装工程 2019年21期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 上海理工大学
基金: 国家自然科学基金（81101116）
分类号: TP391.41;TS255.7
DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2019.21.005
页码: 30-35
总页数: 6
文件大小: 890K
下载量: 268
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