【摘 要】
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提出了一种基于多尺度卷积神经网络的缺陷红枣检测方法,在AlexNet卷积神经网络上增加并行的多尺度卷积模块,增加网络的深度和宽度,减少网络中的参数;在卷积层中加入批标准化处理,减少训练过程中数据分布的变化,提高网络的泛化能力。以新疆干制红枣中的黄皮枣、霉变枣、破头枣和正常枣为研究对象,对这些干制红枣进行训练和验证。结果表明:该模型对黄皮枣、霉变枣、破头枣和正常枣的识别率分别为96.67%,96.2
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(编号:2017YFF0206501-01)
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提出了一种基于多尺度卷积神经网络的缺陷红枣检测方法,在AlexNet卷积神经网络上增加并行的多尺度卷积模块,增加网络的深度和宽度,减少网络中的参数;在卷积层中加入批标准化处理,减少训练过程中数据分布的变化,提高网络的泛化能力。以新疆干制红枣中的黄皮枣、霉变枣、破头枣和正常枣为研究对象,对这些干制红枣进行训练和验证。结果表明:该模型对黄皮枣、霉变枣、破头枣和正常枣的识别率分别为96.67%,96.25%,98.57%,97.14%,综合识别率可达97.14%。与其他的算法相比,该算法具有较强的稳健性,
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