Institutional Repository of School of Information Engineering and Artificial Intelligence
| 芒果图像的改进EfficientNet模型分级 | |
巩晴 ; 尚庆生; 郭泓; 韩运龙
| |
| 2022-12-25 | |
| 发表期刊 | 宜宾学院学报
 |
| 卷号 | 22期号:12页码:1-5 |
| 摘要 | 针对传统芒果分级方法存在繁琐、劳动密集、缓慢、容易出错等问题，提出基于CBAM注意机制的EfficientNet模型，并添加一种多尺度融合方法，将模型应用于芒果图像数据集，高精度完成了芒果等级分类任务，准确率达95.23%. |
| 关键词 | EfficientNet 深度学习 卷积注意力机制模块 水果分类 芒果分级 |
| DOI | 10.19504/j.cnki.issn1671-5365.2022.12.01 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | AMI |
| ISSN | 1671-5365 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 中图分类号 | TP391.41;S667.7 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/33270 |
| 专题 | 信息工程与人工智能学院 长青学院 |
| 作者单位 | 兰州财经大学信息工程学院 |
| 第一作者单位 | 信息工程与人工智能学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 巩晴,尚庆生,郭泓,等. 芒果图像的改进EfficientNet模型分级[J]. 宜宾学院学报,2022,22(12):1-5. |
| APA | 巩晴,尚庆生,郭泓,&韩运龙.(2022).芒果图像的改进EfficientNet模型分级.宜宾学院学报,22(12),1-5. |
| MLA | 巩晴,et al."芒果图像的改进EfficientNet模型分级".宜宾学院学报 22.12(2022):1-5. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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