基于双重注意力融合网络结构的圣女果表面缺陷识别

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摘要：

针对传统圣女果品质质量分级机只能通过圣女果果实大小进行分级，不能检测圣女果表面缺陷的问题，采用迁移学习方法，对比不同的网络模型，选出更适用于进行圣女果果实表面缺陷识别的神经网络InceptionV3。以InceptionV3为基本模型进行改进。首先，通过引入并修改宽度因子α来压缩通道数量，提高模型训练速度；然后，修改全连接层神经元个数；最后，插入注意力网络结构并对比插入不同的注意力网络结构，提出一种基于改进InceptionV3神经网络的深度学习模型（N—InceptionV3_FD）。（剩余14411字）