基于AlexNet模型的玉米籽粒品质鉴别研究

玉米是世界上最重要的粮食作物之一,其品质鉴别对农业生产和食品加工具有重要意义。传统的玉米籽粒品质鉴别方法往往需要大量人力和时间成本,并且易受主观因素影响。基于AlexNet模型,提出了一种改进的并且适配于玉米籽粒品质鉴别的AlexNet算法,并针对玉米籽粒数据集进行微调。在微调过程中,采用数据增强、批量归一化、随机失活等技术,以提高模型的性能。经试验,该模型在测试集上的准确率为96.6%,优于原本的AlexNet模型对玉米籽粒品质鉴别性能。该模型的应用有望提供更快速、准确的玉米籽粒品质鉴别方法,有利于玉米籽粒品质把控。