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2023年03期
基于深度學習的在線煙葉等級判定研究
| 作 者 | 齊玥程，王燕，李麗，熊攀攀 |
| 第一作者 | 齊玥程 |
| 作者單位 | 云南省煙草煙葉公司，云南昆明 |
| 卷 號 | 51 |
| 發表年份 | 2023 |
| 發表刊期 | 3 |
| 發表頁面 | 235-239 |
| 關 鍵 字 | 煙葉等級判定；深度學習；卷積神經網絡；SE模塊；特征融合 |
| 摘 要 | 對煙葉進行等級判定可以合理利用煙葉資源，提高卷煙產品質量，對實現經濟利益最大化有重要意義。提出一種基于深度學習的在線煙葉等級判定方法，該方法采用ResNeXt為基礎網絡，在殘差結構中嵌入SE模塊以增強重要通道的信息，并引入FPN+PAN結構將網絡淺層細節特征和高層語義特征進行融合，以實現多尺度特征表達。測試結果表明，該方法煙葉等級判定的準確率達到92.8%，因此該方法對煙葉等級具備良好識別的能力，可適用實際生產。 |
| 附 件 |
基于深度學習的在線煙葉等級判定研究
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