基于改进ResNet50的马铃薯识别与分类方法研究

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摘 要：针对自然条件下马铃薯块茎品种识别效率低、准确性差及化学分析法的不足，提出基于改进ResNet50模型的识别方法。该方法通过在主干网络引入注意力模块，调整网络结构，采用AdamW 优化器，加入迁移学习等改进措施，有效提升了模型性能。实验基于69个品种、30930张图片的数据集，最终识别准确率达99.42%，精确率、召回率、F1值也表现优异，相比MobileNet_V2、GoogLeNet和ResNet50有显著提高，为马铃薯产业智能化管理提供了可靠技术支撑。（剩余63字）

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