基于改进ResNet34网络模型的小麦籽粒种子分类研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 薛淏

作者： 薛淏;刘成忠;鲁清林

作者机构：

关键词： 小麦籽粒;ResNet34;Dropout层;SE-P注意力机制

期刊名称： 软件工程

ISSN： 2096-1472

年卷期： 2025 年 28 卷 010 期

页码： 22-25

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30 000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。实验结果表明，改进后的ResNet34分类模型准确率、精确度和召回率分别为92.30%、92.23%和92.72%,相较于原模型准确率提升3.71%。在小麦籽粒分类任务中提升明显。

分类号： S512.1%TP391.41%TP18

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