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申请/专利权人：辽东学院
摘要：本发明公开了一种基于改进GhostNetV2的轻量化熊蜂图像分类方法，包括以下步骤：训练阶段：步骤1：设计并搭建熊蜂图像采集系统，采集熊蜂图像数据集；步骤2：对熊蜂图像数据集进行预处理；步骤3：构建图像分类网络模型；步骤4：将熊蜂图像数据集按照一定比例分为训练集、验证集和测试集，通过训练集对构建的图像分类网络模型进行训练，并利用验证集验证模型分类准确率，保存训练好的图像分类网络模型；测试阶段:步骤5：将测试集图像输入训练好的GMCFF模型中进行熊蜂图像分类，输出分类准确率结果。本发明构建的轻量化熊蜂图像分类模型GMCFF，显著增强了模型的特征表达能力，有效减少了参数量，提高了推理速度，实现了对熊蜂图像的精准高效率分类。
主权项：1.一种基于改进GhostNetV2的轻量化熊蜂图像分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：训练阶段：步骤1：设计并搭建熊蜂图像采集系统，采集熊蜂图像数据集；步骤2：对熊蜂图像数据集进行预处理，包括：图像压缩和旋转、翻转、平移、亮度处理、对比度处理、噪声处理的数据增强处理；步骤3：构建图像分类网络模型，即改进的GhostNetV2模型：对输入的图像进行3×3、5×5和7×7不同尺度的卷积操作，输出低层特征图F；主分支经过6层GhostNetV2bottleneck层后获得中层特征图，低层特征图F通过捷径分支B1与中层特征图融合；主分支继续经过4层GhostNetV2bottleneck层后获得高层特征图，低层特征图F通过捷径分支B2与高层特征图融合；再经过卷积、平均池化、卷积，最后通过全连接层对展平后的图像特征进行预测并输出；步骤4：将熊蜂图像数据集按照一定比例分为训练集、验证集和测试集，通过训练集对构建的图像分类网络模型进行训练，并利用验证集验证模型分类准确率，保存训练好的图像分类网络模型；测试阶段：步骤5：将测试集图像输入训练好的GMCFF模型中进行熊蜂图像分类，输出分类准确率结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽东学院 一种基于改进GhostNet V2的轻量化熊蜂图像分类方法
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