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基于深度学习的水果缺陷实时检测方法
被引量:
6
1
作者
周胜安
黄耿生
+1 位作者
张译匀
高东发
《食品与机械》
北大核心
2021年第11期123-129,共7页
目的:对CenterNet方法进行优化改进。方法:使用MobileNetV3的轻量化卷积神经网络替代CenterNet原有的骨干网络,加快检测速度,对MobileNetV3模块进行改进,增强模型对水果中小缺陷块的检测能力,并对CenterNet的预检测阶段进行优化,提高其...
目的:对CenterNet方法进行优化改进。方法:使用MobileNetV3的轻量化卷积神经网络替代CenterNet原有的骨干网络,加快检测速度,对MobileNetV3模块进行改进,增强模型对水果中小缺陷块的检测能力,并对CenterNet的预检测阶段进行优化,提高其检测准确度。结果:试验方法对显著缺陷如直径>4 mm的苹果识别率高达99.7%,检测速度为113帧/s,模型体积为1.31 MB。结论:与CenterNet_ResNet18和CenterNet_Shuffler模型相比,MO-CenterNet模型检测水果缺陷在训练时间、检测速度和准确率方面均衡性更好。
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关键词
水果缺陷
实时检测
深度学习
卷积神经网络
轻量级
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职称材料
题名
基于深度学习的水果缺陷实时检测方法
被引量:
6
1
作者
周胜安
黄耿生
张译匀
高东发
机构
广东行政职业学院人工智能学院
广东
外贸外语大学计算机科学
学院
出处
《食品与机械》
北大核心
2021年第11期123-129,共7页
基金
广东省普通高校特色创新类项目(编号:2019GKTSCX053)
广东省普通高校青年创新人才类项目(编号:2018GkQNCX125)
中国高校产学研创新基金“新一代信息技术创新项目”(编号:2020ITA03013)。
文摘
目的:对CenterNet方法进行优化改进。方法:使用MobileNetV3的轻量化卷积神经网络替代CenterNet原有的骨干网络,加快检测速度,对MobileNetV3模块进行改进,增强模型对水果中小缺陷块的检测能力,并对CenterNet的预检测阶段进行优化,提高其检测准确度。结果:试验方法对显著缺陷如直径>4 mm的苹果识别率高达99.7%,检测速度为113帧/s,模型体积为1.31 MB。结论:与CenterNet_ResNet18和CenterNet_Shuffler模型相比,MO-CenterNet模型检测水果缺陷在训练时间、检测速度和准确率方面均衡性更好。
关键词
水果缺陷
实时检测
深度学习
卷积神经网络
轻量级
Keywords
fruit defect
real-time detection
deep learning
convolution neural network
lightweight
分类号
TS255.7 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的水果缺陷实时检测方法
周胜安
黄耿生
张译匀
高东发
《食品与机械》
北大核心
2021
6
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