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申请/专利权人：贵州大学
摘要：本发明公开了一种基于CBAM‑ResNet34模型的草莓发育进程客观分类评价方法，采用直方图均衡化和锐化运算凸显草莓的颜色、大小、形状，通过裁剪、翻转、旋转操作增强样本图像数据集的多样性；将ResNet34网络首层的7×7卷积核改为3个连续的3×3卷积核，将BasicBlock微调至3、4、2、2个；在每个BasicBlock中加入CBAM；对CBAM‑ResNet34模型进行训练，并基于ADAM优化器对模型权重和参数进行优化；基于最优模型将待测草莓分为阶段I、阶段II、阶段III和阶段IV，并通过Grad‑CAM对模型感兴趣区域进行可视化呈现。本发明通过构建CBAM‑ResNet34模型不仅解决了人工分类主观、耗时、成本高、过程繁琐、准确率低以及传统深度神经网络随着层数加深出现梯度消失的问题，并且通过CBAM和残差结构使草莓的特征得到充分提取，极大提高了分类的准确率。
主权项：1.一种基于CBAM-ResNet34模型的草莓发育进程客观分类评价方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采用直方图均衡化和锐化运算凸显草莓的颜色、大小、形状，并通过裁剪、翻转、旋转增强样本图像数据集的多样性；S2：将ResNet34网络首层的7×7卷积核改为3个连续的3×3卷积核，将BasicBlock微调至3、4、2、2个；S3：在每个BasicBlock中加入CBAM；S4：对CBAM-ResNet34模型进行训练，并基于ADAM优化器对模型权重和参数进行优化；S5：基于最优模型将待测草莓分为阶段I、阶段II、阶段III和阶段IV，并通过Grad-CAM对模型感兴趣区域进行可视化呈现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 一种基于CBAM-ResNet34模型的草莓发育进程客观分类评价方法
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