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基于改进ResNet50的马铃薯识别与分类方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 王健文 1 ; 刘成忠 1 ; 韩俊英 1 ; 曲亚英 2 ; 马柏雄 1 ;

作者机构： 1.甘肃农业大学信息科学技术学院

2.甘肃省农业科学院马铃薯研究所

关键词： 深度学习;ResNet50;马铃薯品种识别;注意力机制;迁移学习

期刊名称： 软件工程

ISSN： 2096-1472

年卷期： 2025 年 28 卷 010 期

页码： 58-62

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、30 930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。

  • 相关文献

[1]基于Swin Transformer的马铃薯植株和品种识别. 马柏雄,刘成忠,韩俊英,曲亚英,邢雪. 2025

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