基于深度學(xué)習(xí)的玉米種子圖像分類識別研究

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摘 要：種子分類識別技術(shù)的應(yīng)用潛力巨大，可以在種子生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)科研、種植管理等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。通過采集不同品種的玉米種子圖像，并利用預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強技術(shù)對數(shù)據(jù)集進行處理，構(gòu)建了一個包含4種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的試驗框架（MobileNetV3、VGG16、GoogLeNet及ShuffleNet），對比4種模型在訓(xùn)練和測試階段的表現(xiàn)，評估其準(zhǔn)確率、損失值、訓(xùn)練時間，然后分析各個模型之間的差異。（剩余4589字）