检索结果-南通市图书馆

中国烟草科学 2024年第1期45卷 104-111,120页

作者：顾文娟丁灿盖小雷刘宇晨张冀武张晓伟孙浩巍张轲王燕龙杰机电工程学院昆明理工大学昆明650500 中国烟草总公司云南省公司昆明650200 云南省烟草质量监督检测站昆明650106

针对烟叶自动识别分组过程中特征提取困难、分组准确率低、模型参数量大、部署困难等问题,本文结合轻量化网络MobileNetV2与ViT模型的优点提出了一种轻量化mobilevit模型的烤烟自动分组方法。首先对所采集的烟叶图像进行前景和背景的预... 详细信息

针对烟叶自动识别分组过程中特征提取困难、分组准确率低、模型参数量大、部署困难等问题,本文结合轻量化网络MobileNetV2与ViT模型的优点提出了一种轻量化mobilevit模型的烤烟自动分组方法。首先对所采集的烟叶图像进行前景和背景的预处理,解决提取烟叶特征困难的问题;然后将预处理后的图像建立成完整的烟叶图像数据集;最后针对建立的数据集使用基于轻量化mobilevit模型进行分组。使用该模型对云南省多地收购的5871张混合烤烟叶片进行分组试验,结果表明mobilevit对正组烟叶、副组烟叶和正副混合组烟叶分组准确率分别达到了79.44%、83.83%、79.22%,与MobileNetV2相比分别提升了9.5%、17.66%、17.56%;与ViT模型相比分别提升了13.8%、30.83%、34.12%。与当前应用较多的MobileNetV3、Effcient、Resnet50三种模型相比,mobilevit模型在混合组上分组准确率较轻量化MobileNetV3网络提升了11.86%;较CNN为代表的Effcient、Resnet50模型分别提升了9.6%、6.55%,模型大小降低了24.62%、79.1%。轻量化mobilevit模型同时结合了轻量化网络MobileNetV2与ViT模型的优点,在降低模型大小的同时具有较高的分组准确率,更容易部署在工业设备中,符合实际工业应用需求。

关键词：烤烟自动分组轻量化 mobilevit模型

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