基于DSConv与CBAM的棉花异纤识别-棉纺织技术2022年03期-手机知网

基于DSConv与CBAM的棉花异纤识别

西安工程大学 | 吴志炜师红宇

建立一种用于识别棉花中异纤的深度学习模型。该模型将传统卷积与深度可分离卷积相结合，使得模型较为精简，易于训练；同时引入了卷积层注意力机制，加强了模型对于复杂背景下异纤的识别能力。试验结果表明：该模型在测试集上的识别准确率为91.93%，相比于传统图像分类网络平均提高了4.47个百分点，同时检测单幅图像仅需0.015 s。认为：本研究提出的模型可以较好地满足实际场景的检测需要。

机　构:

西安工程大学;

领　域:

轻工业手工业；计算机软件及计算机应用；

关键词:

棉花；异纤；深度学习；深度可分离卷积；注意力机制；图像识别；

格　式:

PDF原版；EPUB自适应版(需下载客户端)