一种基于改进的MobileNet V2网络模型的树种识别方法

    公开(公告)号:CN115170951A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210720543.5

    申请日:2022-06-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的MobileNet V2网络模型的树种识别方法,该方法包括:在第一MobileNet V2网络模型的线性瓶颈倒残差模块bottleneck中,在卷积核为3x3的深度卷积和降维的逐点卷积之间融合通道空间混合注意力模块,得到第二MobileNet V2网络模型,将待识别树皮图像输入第二MobileNet V2网络模型,其输出待识别树皮图像的种类分数;待识别树皮图像的种类分数经过归一化指数函数获得属于各个树种类别的概率大小,将概率最大对应的树种类别作为模型预测的待识别树皮图像的树种类别。本发明相较于第一MobileNet V2网络,提高了约三个百分点的树种识别准确率。

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