基于改进MobileNetV3—Small的甘薯外部品质分类方法
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摘要：传统图像处理技术依靠人工提取特征，费时费力且难以提取到准确的特征。为准确实现对甘薯发芽、霉腐、损伤和正常品质的分类，提出一种改进的MobileNetV3—Small（M3S）分类方法。使用高效通道注意力（ECA）模块替换M3S中的压缩激励（SE）模块，构建ECA—M3S模型结构；基于迁移学习训练模型，并对比不同学习率组合的训练效果；测试甘薯品质分类模型的性能，同时和多种模型进行对比，并使用Flask设计网页界面展示测试结果。（剩余12387字）