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摘 要：针对传统小麦籽粒检测任务中种类少、数目小、识别效率不高、受数据集因素影响较大的问题，构建30000张小麦籽粒图像数据集进行分类研究。在原始ResNet34模型的残差结构中加入改进的SE-P注意力机制，减少无关的特征依赖，增强模型的特征表达能力;在全连接层之前应用Dropout层，通过随机丢弃部分神经元，降低过拟合的发生。（剩余155字）
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基于改进ResNet34网络模型的小麦籽粒种子分类研究
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