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基于轻量级SE-PPM的自然状态烟叶正副组分类算法
被引量：
1
1
作者
王洪成
顾文娟
+2 位作者
刘孝保
阴艳超
王远强
《西北农林科技大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2024年第1期49-59,共11页
【目的】针对自然状态烟叶传统正副组分类速度慢、正副组易错分、特征提取困难的问题,提出了一种基于轻量级SE-PPM的自然状态烟叶正副组分类算法(SAPMDSNet)。【方法】基于轻量级ShuffleNetV2网络,先通过降低网络卷积深度和进化激活函数...
【目的】针对自然状态烟叶传统正副组分类速度慢、正副组易错分、特征提取困难的问题,提出了一种基于轻量级SE-PPM的自然状态烟叶正副组分类算法(SAPMDSNet)。【方法】基于轻量级ShuffleNetV2网络,先通过降低网络卷积深度和进化激活函数,加快网络模型的训练速度;再引入通道注意力机制SE模块,增强通道间的特征差异,提高网络模型的表征能力,避免正副组烟叶叶部区域化导致的组别错分;最后通过嵌入金字塔池化模块PPM充分融合烟叶显露特征与全局信息,增强对正副组烟叶上下文信息的聚合,并采用自行构建的烟叶数据集进行对比试验。【结果】SAPMDSNet网络模型的分类准确率为91.09%,计算量(FLOPs)为151.70 M,取得了相对较高的分类效果。与原网络ShuffleNetV2模型和轻量级GhostNet模型相比,SAPMDSNet网络模型的FLOPs分别升高2.65%和2.84%,而识别准确率则分别提高2.72和21.13个百分点;MobileNetV2、DenseNet和SqueezeNet模型的识别准确率分别为87.02%,89.53%和87.60%,虽均与SAPMDSNet模型的识别准确率接近,但其FLOPs明显较SAPMDSNet模型大。【结论】构建的SAPMDSNet模型能提高烟叶正副组分类精度且具有较好的整体性能,为烤烟烟叶品质初筛提供了新的思路和方法。
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关键词
自然状态烟叶
正副组分类
轻量化模型
注意力机制
金字塔池化
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职称材料
题名
基于轻量级SE-PPM的自然状态烟叶正副组分类算法
被引量：
1
1
作者
王洪成
顾文娟
刘孝保
阴艳超
王远强
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《西北农林科技大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2024年第1期49-59,共11页
基金
云南省重大科技专项(202002AD080001)。
文摘
【目的】针对自然状态烟叶传统正副组分类速度慢、正副组易错分、特征提取困难的问题,提出了一种基于轻量级SE-PPM的自然状态烟叶正副组分类算法(SAPMDSNet)。【方法】基于轻量级ShuffleNetV2网络,先通过降低网络卷积深度和进化激活函数,加快网络模型的训练速度;再引入通道注意力机制SE模块,增强通道间的特征差异,提高网络模型的表征能力,避免正副组烟叶叶部区域化导致的组别错分;最后通过嵌入金字塔池化模块PPM充分融合烟叶显露特征与全局信息,增强对正副组烟叶上下文信息的聚合,并采用自行构建的烟叶数据集进行对比试验。【结果】SAPMDSNet网络模型的分类准确率为91.09%,计算量(FLOPs)为151.70 M,取得了相对较高的分类效果。与原网络ShuffleNetV2模型和轻量级GhostNet模型相比,SAPMDSNet网络模型的FLOPs分别升高2.65%和2.84%,而识别准确率则分别提高2.72和21.13个百分点;MobileNetV2、DenseNet和SqueezeNet模型的识别准确率分别为87.02%,89.53%和87.60%,虽均与SAPMDSNet模型的识别准确率接近,但其FLOPs明显较SAPMDSNet模型大。【结论】构建的SAPMDSNet模型能提高烟叶正副组分类精度且具有较好的整体性能,为烤烟烟叶品质初筛提供了新的思路和方法。
关键词
自然状态烟叶
正副组分类
轻量化模型
注意力机制
金字塔池化
Keywords
natural state group tobacco leaves
positive and sub-group classification
lightweight model
attention mechanism
pyramid pooling
分类号
TS442 [农业科学—烟草工业]
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于轻量级SE-PPM的自然状态烟叶正副组分类算法
王洪成
顾文娟
刘孝保
阴艳超
王远强
《西北农林科技大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2024
1
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