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基于改进ShuffleNet V2的轻量级防风药材道地性智能识别
被引量：
4
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作者
赵毓
任艺平
+2 位作者
朴欣茹
郑丹阳
李东明
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023年第2期104-114,共11页
[目的/意义]目前,对于防风药材产地和品质的鉴别方法主要是根据其物理或化学特征,其方法需对中药材进行分离提取,存在耗时长,费用高,专业性强,技术难度大等问题,不利于推广应用。随着深度学习的不断发展,其无需人工提取特征、分类精度...
[目的/意义]目前,对于防风药材产地和品质的鉴别方法主要是根据其物理或化学特征,其方法需对中药材进行分离提取,存在耗时长,费用高,专业性强,技术难度大等问题,不利于推广应用。随着深度学习的不断发展,其无需人工提取特征、分类精度高等优点被广泛应用在中药材的识别之中。[方法]针对大多数卷积神经网络模型在识别防风药材时计算量大、精度低的问题,本研究提出了一种改进的ShuffieNet V2的轻量级防风道地性识别模型。在不降低网络性能的情况下调整模型架构,减少模型参数量和计算量,用沙漏残差网络(Hourglass Residual Network)代替传统残差网络,同时引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制,把具有附加信道注意力的沙漏残差网络嵌入到ShuffleNet V2中,使用SiLU激活函数替换ReLU激活函数,丰富局部特征学习,从而提出轻量化的中药防风道地性识别模型Shuffle-Hourglass SE。为了验证本文所提出模型的有效性,选用VGG16、MobileNet V2、ShuffleNet V2和SqueezeNet V2四种经典网络模型进行对比实验。[结果和讨论]结果表明,本研究提出的模型Shuffle-Hourglass SE获得了最佳性能。在测试集上取得95.32%的准确率、95.28%的召回率,F_(1)分数达到95.27%,测试时间、模型大小为246.34 ms和3.23 M,不仅在传统CNN网络中是最优的,在轻量级网络中也具有较大优势。[结论]本研究所提出的模型在保持较高识别精度的同时占用较少的储存空间,有助于在未来的低性能终端上实现防风道地性的实时诊断。
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关键词
防风
道地性识别
ShuffleNet
V2
SE注意力机制
沙漏残差网络
中药材
轻量级模型
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职称材料
题名
基于改进ShuffleNet V2的轻量级防风药材道地性智能识别
被引量：
4
1
作者
赵毓
任艺平
朴欣茹
郑丹阳
李东明
机构
吉林农业大学信息技术学院
吉林农业大学生命科学学院
无锡学院物联网工程学院
出处
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023年第2期104-114,共11页
基金
吉林省科技厅重点研发项目(20210204050YY)
吉林省教育厅科研项目(JJKH20210747KJ)
+2 种基金
吉林省环保厅项目(202107)
吉林省生态环境厅科研项目(吉环科字第2021-07号)
通辽市科技局重点研发项目(TLCXYD202103)。
文摘
[目的/意义]目前,对于防风药材产地和品质的鉴别方法主要是根据其物理或化学特征,其方法需对中药材进行分离提取,存在耗时长,费用高,专业性强,技术难度大等问题,不利于推广应用。随着深度学习的不断发展,其无需人工提取特征、分类精度高等优点被广泛应用在中药材的识别之中。[方法]针对大多数卷积神经网络模型在识别防风药材时计算量大、精度低的问题,本研究提出了一种改进的ShuffieNet V2的轻量级防风道地性识别模型。在不降低网络性能的情况下调整模型架构,减少模型参数量和计算量,用沙漏残差网络(Hourglass Residual Network)代替传统残差网络,同时引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制,把具有附加信道注意力的沙漏残差网络嵌入到ShuffleNet V2中,使用SiLU激活函数替换ReLU激活函数,丰富局部特征学习,从而提出轻量化的中药防风道地性识别模型Shuffle-Hourglass SE。为了验证本文所提出模型的有效性,选用VGG16、MobileNet V2、ShuffleNet V2和SqueezeNet V2四种经典网络模型进行对比实验。[结果和讨论]结果表明,本研究提出的模型Shuffle-Hourglass SE获得了最佳性能。在测试集上取得95.32%的准确率、95.28%的召回率,F_(1)分数达到95.27%,测试时间、模型大小为246.34 ms和3.23 M,不仅在传统CNN网络中是最优的,在轻量级网络中也具有较大优势。[结论]本研究所提出的模型在保持较高识别精度的同时占用较少的储存空间,有助于在未来的低性能终端上实现防风道地性的实时诊断。
关键词
防风
道地性识别
ShuffleNet
V2
SE注意力机制
沙漏残差网络
中药材
轻量级模型
Keywords
Saposhnikovia divaricata(Turcz.)Schischk
originality recognition
ShuffleNet V2
SE attention mechanism
hourglass residual network
traditional Chinese medicine
lightweight model
分类号
R282.5 [医药卫生—中药学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进ShuffleNet V2的轻量级防风药材道地性智能识别
赵毓
任艺平
朴欣茹
郑丹阳
李东明
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023
4
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