基于SE_ResNeXt-50的小麥不完善粒分類研究

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摘  要：針對目前傳統(tǒng)小麥不完善粒檢測誤差大、效率低、麥粒易受損壞等問題。提出一種基于分組卷積殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥不完善粒分類模型。通過嵌入擠壓激勵模塊（SE）改進(jìn)ResNeXt-50分組卷積殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將ResNeXt-50網(wǎng)絡(luò)的殘差輸出結(jié)果進(jìn)行擠壓、激勵后與原結(jié)果進(jìn)行通道間相乘，提升網(wǎng)絡(luò)對不同支路權(quán)重的感知。（剩余9250字）