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深度可分离卷积神经网络在自动分拣中的应用
被引量：
3
1
作者
何静
程涛
+1 位作者
黄良辉
康组超
《包装学报》
2018年第6期33-40,共8页
针对传统的花卉分类算法在工业自动化分拣应用中出现模型参数过大、分拣精度不高的问题,提出一种基于深度学习的花卉识别算法。介绍了花卉分类算法在工业花卉包装分拣系统中的应用;根据实际需求,采用一种深度可分离卷积神经网络提取花...
针对传统的花卉分类算法在工业自动化分拣应用中出现模型参数过大、分拣精度不高的问题,提出一种基于深度学习的花卉识别算法。介绍了花卉分类算法在工业花卉包装分拣系统中的应用;根据实际需求,采用一种深度可分离卷积神经网络提取花卉特征,并详细分析了网络的模型结构;为了提高模型训练速度,提出了一种微调的模型训练方法。实验结果表明,所采用的花卉分类算法在工业花卉自动分拣的应用中相比传统算法,准确率更高、稳定性更好、应用更加广泛。
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关键词
工业自动化分拣
花卉分类
深度可分离卷积神经网络
网络微调
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题名
深度可分离卷积神经网络在自动分拣中的应用
被引量：
3
1
作者
何静
程涛
黄良辉
康组超
机构
湖南工业大学电气与信息工程学院
东莞市汇林包装
有限公司
广东南海鹰视通达科技有限公司
出处
《包装学报》
2018年第6期33-40,共8页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(2018YFD0400705)
文摘
针对传统的花卉分类算法在工业自动化分拣应用中出现模型参数过大、分拣精度不高的问题,提出一种基于深度学习的花卉识别算法。介绍了花卉分类算法在工业花卉包装分拣系统中的应用;根据实际需求,采用一种深度可分离卷积神经网络提取花卉特征,并详细分析了网络的模型结构;为了提高模型训练速度,提出了一种微调的模型训练方法。实验结果表明,所采用的花卉分类算法在工业花卉自动分拣的应用中相比传统算法,准确率更高、稳定性更好、应用更加广泛。
关键词
工业自动化分拣
花卉分类
深度可分离卷积神经网络
网络微调
Keywords
industrial automation sorting
flower classification
deep separable convolutional neural network
network fine tuning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度可分离卷积神经网络在自动分拣中的应用
何静
程涛
黄良辉
康组超
《包装学报》
2018
3
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