期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于轻量化MobileViT深度学习模型的烤烟自动分组方法 被引量：2
1
作者 顾文娟 丁灿 +7 位作者 盖小雷 刘宇晨 张冀武 张晓伟 孙浩巍 张轲 王燕 龙杰 《中国烟草科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期104-111,120,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 烤烟自动分组 轻量化 MobileViT模型
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部