基于改进ShuffleNet V2网络的核桃破壳物料壳仁分类识别方法

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摘要： 核桃破壳后壳仁物料的高效无损分类检测是云南深纹核桃加工的关键技术缺口。本研究首先使用单独的下采样模块、网络浅层不使用深度卷积及网络深层使用H-Swish激活函数替代ReLu激活函数等优化策略，将ShuffleNet V2-0.5网络模型改进为C-ShuffleNet网络模型，实现轻量化的核桃破壳物料壳仁分类检测；然后，用核桃破壳物料壳仁数据集对改进前后的模型进行训练，进而对改进后的模型进行评估与检验；最后，将改进后的模型C-ShuffleNet与AlexNet、ResNet、EfficientNet、MobileNet等经典分类网络模型进行综合性能比较。（剩余13760字）