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农业基础科学
基于DarkNet-53和YOLOv3的水果图像识别
为实现复杂背景下准确、快速地识别多种水果,提出了基于改进DarkNet-53卷积神经网络的水果分类识别模型.该模型在DarkNet-53网络模型基础上,用组归一化方法替换原有的批量归一化方法,改进模型结构、优化参数.在此基础上,引入YOLOv3算法对图像全局信息进行目标预测,构建水果目标检测模型.从建立的水果图像库中随机抽取样本作为训练集和测试集,测试该方法性能.结果表明:所构建模型能够有效提取水果图像的不同层特征,与原模型相比不依赖于批量大小,准确率达到95.6%;使用改进的DarkNet-53作为主干网络的水果目标检测模型,平均识别精度达到85.91%.
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东北师大学报(自然科学版)
2020年04期
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