基于改進(jìn)ConvNeXt的水稻種子品種分類識(shí)別研究

摘要： 傳統(tǒng)的水稻種子品種識(shí)別主要依靠人工完成，存在主觀性強(qiáng)、識(shí)別效率低等問題，本研究提出了基于改進(jìn)的ConvNeXt的水稻種子品種檢測(cè)模型CS-ConvNeXt。該模型通過引入ShuffNetV2 Unit降低模型碎片化程度的同時(shí)增加了不同分支通道之間的信息通信與共享，其次，引入Channel Shuffle以增強(qiáng)不同尺度水稻種子圖像的多層特征之間的跨通道信息交互。選用5類水稻種子為... （共8頁）