基于改進(jìn)的RetinaNet大豆外觀(guān)品質(zhì)無(wú)損檢測(cè)

摘要： 快速、準(zhǔn)確、有效地區(qū)分大豆外觀(guān)品質(zhì)是大豆食品質(zhì)量檢驗(yàn)和食品安全與包裝中的一項(xiàng)重要而艱巨的任務(wù)。本研究提出了基于改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Retina Net的大豆外觀(guān)品質(zhì)檢測(cè)模型。將原始主干網(wǎng)絡(luò)ResNet50替換為ResNet34,在保證準(zhǔn)確度的同時(shí)降低了模型參數(shù)量，提高了運(yùn)算速度，降低了運(yùn)算時(shí)間。在主干網(wǎng)絡(luò)和特征金字塔(FPN)的輸出端分別嵌入ECA模塊，進(jìn)一步提取有利特征，減輕了... （共9頁(yè)）