文献类型： 中文期刊
作者： 薛淏 1 ; 刘成忠 1 ; 鲁清林 2 ;
作者机构： 1.甘肃农业大学信息科学技术学院
2.甘肃省农业科学院兰州小麦研究所
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。
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