基于深度学习的高效率烤烟等级识别模型研究

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摘要：烤烟的等级识别是烟草产业的一个关键环节， 为了降低烟农烤烟分级劳动强度， 减少主观因素， 提高识别精度， 需要实现烤烟的自动分级。 研究了深度学习中多种卷积神经网络的多层特征提取方法， 并基于ShuffleNetV2网络提出一种改进的网络模型（ShuffleNetV2_FTC）。 ShuffleNetV2_FTC网络是将ShuffleNetV2网络的主干单元进行更改， 并引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制和SiLU激活函数。（剩余15079字）