基于改進MobileNetV3—Small的甘薯外部品質(zhì)分類方法

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摘要：傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)依靠人工提取特征，費時費力且難以提取到準確的特征。為準確實現(xiàn)對甘薯發(fā)芽、霉腐、損傷和正常品質(zhì)的分類，提出一種改進的MobileNetV3—Small（M3S）分類方法。使用高效通道注意力（ECA）模塊替換M3S中的壓縮激勵（SE）模塊，構(gòu)建ECA—M3S模型結(jié)構(gòu)；基于遷移學習訓練模型，并對比不同學習率組合的訓練效果；測試甘薯品質(zhì)分類模型的性能，同時和多種模型進行對比，并使用Flask設計網(wǎng)頁界面展示測試結(jié)果。（剩余12387字）