基于深度學(xué)習(xí)的羊肚菌菌絲生長(zhǎng)程度識(shí)別模型算法研究

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摘要：針對(duì)羊肚菌育種過程中存在菌絲生長(zhǎng)手工與目視測(cè)量精度差、識(shí)別效率低的問題，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，研究羊肚菌菌絲生長(zhǎng)程度的識(shí)別技術(shù)，通過采集和處理菌種培養(yǎng)過程中的圖像信息，來建立羊肚菌菌絲生長(zhǎng)程度的識(shí)別模型，并對(duì)識(shí)別模型進(jìn)行優(yōu)化，篩選出最佳模型。首先采用MobileNetV3large、MobileNetV3small 以及ResNet50模型來構(gòu)建識(shí)別模型；接著提出了一種模型改進(jìn)方法來提升識(shí)別模型的準(zhǔn)確率；最后，利用模型剪枝方法對(duì)改進(jìn)后的模型進(jìn)行輕量化處理，通過對(duì)比剪枝前后模型的準(zhǔn)確率、預(yù)測(cè)速度以及模型大小，在盡可能不損失準(zhǔn)確率的情況下提升模型的預(yù)測(cè)速度。（剩余7757字）