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申请/专利权人:西安理工大学
摘要:本发明公开了苹果多特征在线分类方法,采集苹果样本图像并预处理,形成苹果数据集,将数据集划分为训练集和验证集,使用ResNet50作为基础模型,调整网络参数,优化激活函数并将协同注意力机制融合到ResNet50模型中,构建基于深度学习的Scoord‑ResNet37分类模型,对构建的Scoord‑ResNet37进行训练和结果分析,利用分类结果满足评价指标的Scoord‑ResNet37模型对待分类的苹果图像进行分类。本发明的苹果多特征在线分类方法,解决了现有分类识别技术需手动提取特征并进行标记,复杂度高且适用性差,易受外界因素影响的问题。
主权项:1.苹果多特征在线分类方法,其特征在于,采集苹果样本图像并预处理,形成苹果数据集,将数据集划分为训练集和验证集,使用ResNet50作为基础模型,调整网络参数,优化激活函数并将协同注意力机制融合到ResNet50模型中,构建基于深度学习的Scoord-ResNet37分类模型,对构建的Scoord-ResNet37进行训练和结果分析,利用分类结果满足评价指标的Scoord-ResNet37模型对待分类的苹果图像进行分类。
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百度查询: 西安理工大学 苹果多特征在线分类方法
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