卷积神经网络在红枣表面缺陷检测中的应用优化

随着农业产业的快速发展,红枣作为重要的经济作物,其品质检测对于提升市场竞争力具有重要意义。本文研究了基于深度学习的红枣表面缺陷检测技术,通过改进卷积神经网络(CNN)模型结构,引入注意力机制和激活函数,有效提高了红枣表面缺陷检测的准确率和速度。研究结果表明,优化后的模型在红枣表面缺陷识别任务上取得了显著的性能提升,为红枣品质检测提供了一种新的技术手段。