基于MobileNetV2和卷積注意力機制的輕量化玉米籽粒品種識別研究

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摘要：快速、準確地識別農(nóng)作物品種對我國糧食安全和農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要意義。為實現(xiàn)玉米種子的快速鑒別與保護，本研究提出一種基于MobileNetV2和卷積注意力機制的玉米籽粒品種識別算法。首先購得市面上9個常規(guī)玉米品種的籽粒，使用佳能80D型相機對其胚面和胚乳面進行圖像采集，構(gòu)建了包含3 408張圖像的玉米籽粒識別數(shù)據(jù)集，按照7：2：1劃分訓練集、驗證集和測試集，并對訓練集圖像進行數(shù)據(jù)增強處理；然后設(shè)計注意力模塊ISPAM（improved Sparial AtLenLion Module），即在卷積注意力模塊（CBAM）基礎(chǔ)上，提出一種新的通道注意力模塊ICAM對CBAM的通道注意力機制進行改進，同時引入空間金字塔池化（sPP）模塊替換CBAM空間注意力模塊中的平均池化模塊和最大池化模塊，構(gòu)建了玉米籽粒品種識別模型MobileNetV2_ISPAM。（剩余6240字）