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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.
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文献信息
篇名 改进的Inceptionv3果蔬识别算法
来源期刊 包装工程 学科 工学
关键词 注意力机制 果蔬图像 迁移学习 图像识别
年,卷(期) 2019,(21) 所属期刊栏目 农产品贮藏加工
研究方向 页码范围 30-35
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19554/j.cnki.1001-3563.2019.21.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 巨志勇 29 53 5.0 5.0
2 马素萍 3 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (161)
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研究主题发展历程
节点文献
注意力机制
果蔬图像
迁移学习
图像识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
包装工程
半月刊
1001-3563
50-1094/TB
大16开
重庆市九龙坡区渝州路33号
78-30
1979
chi
出版文献量(篇)
16469
总下载数(次)
123
总被引数(次)
101111
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