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计算机软件及计算机应用
重组牛肉图像识别模型的比较研究
以重组牛肉为研究对象,基于机器视觉技术构建3种深度残差网络(deep residual network,ResNet)模型(ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152)用于识别重组牛肉,同时应用VGG-16视觉几何群网络模型、支持向量机模型以及LeNet-5卷积神经网络模型,比较分析ResNet模型的识别准确率和响应时间。采集并经过图像预处理后共得到6 168张样品图像作为实验样本,随机选取其中的4 936张作为训练集,剩余1 232张作为测试集。结果表明:3种ResNet模型(ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152)识别速率较快,准确率高,均可以有效识别重组牛肉,且卷积层越多,准确率越高,其中ResNet-50模型识别准确率达到较高水平,且测试时间仅需0.45 s,能够准确、快速地识别重组牛肉。
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肉类研究
2020年07期

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