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基于改进的RetinaNet大豆外观品质无损检测
被引量：
2
1
作者
周春欣
霍怡之
+4 位作者
杜有海
蒋敏兰
曾令国
张长江
石小威
《中国粮油学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期172-180,共9页
快速、准确、有效地区分大豆外观品质是大豆食品质量检验和食品安全与包装中的一项重要而艰巨的任务。本研究提出了基于改进的卷积神经网络Retina Net的大豆外观品质检测模型。将原始主干网络ResNet50替换为ResNet34,在保证准确度的同...
快速、准确、有效地区分大豆外观品质是大豆食品质量检验和食品安全与包装中的一项重要而艰巨的任务。本研究提出了基于改进的卷积神经网络Retina Net的大豆外观品质检测模型。将原始主干网络ResNet50替换为ResNet34,在保证准确度的同时降低了模型参数量,提高了运算速度,降低了运算时间。在主干网络和特征金字塔(FPN)的输出端分别嵌入ECA模块,进一步提取有利特征,减轻了冗余特征对网络的影响,提高了网络性能。同时,为保证不失原有特征的丰富性,将FPN后嵌入的ECA模块的输出与主干网络的输出结果相叠加,所得特征作为输入,传入分类器中进行识别检测。结果表明,本研究提出的改进的RetinaNet大豆品质检测模型的精确率达97.39%,mAP值达98.64%。
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关键词
卷积神经网络
大豆外观品质检测
RetinaNet
FPN
ECA模块
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职称材料
题名
基于改进的RetinaNet大豆外观品质无损检测
被引量：
2
1
作者
周春欣
霍怡之
杜有海
蒋敏兰
曾令国
张长江
石小威
机构
浙江师范大学物理与电子信息工程学院
新疆阿克苏教育学院
浙江光电子研究院
台州学院电子与信息工程学院
杭州海康威视数字技术股份有限公司
出处
《中国粮油学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期172-180,共9页
基金
国家自然科学基金项目(42075140)。
文摘
快速、准确、有效地区分大豆外观品质是大豆食品质量检验和食品安全与包装中的一项重要而艰巨的任务。本研究提出了基于改进的卷积神经网络Retina Net的大豆外观品质检测模型。将原始主干网络ResNet50替换为ResNet34,在保证准确度的同时降低了模型参数量,提高了运算速度,降低了运算时间。在主干网络和特征金字塔(FPN)的输出端分别嵌入ECA模块,进一步提取有利特征,减轻了冗余特征对网络的影响,提高了网络性能。同时,为保证不失原有特征的丰富性,将FPN后嵌入的ECA模块的输出与主干网络的输出结果相叠加,所得特征作为输入,传入分类器中进行识别检测。结果表明,本研究提出的改进的RetinaNet大豆品质检测模型的精确率达97.39%,mAP值达98.64%。
关键词
卷积神经网络
大豆外观品质检测
RetinaNet
FPN
ECA模块
Keywords
convolutional neural networks
soybean appearance quality inspection
RetinaNet
FPN
ECA module
分类号
TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的RetinaNet大豆外观品质无损检测
周春欣
霍怡之
杜有海
蒋敏兰
曾令国
张长江
石小威
《中国粮油学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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