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基于迁移学习的MobileViT-CBAM鲜烟叶成熟度识别模型研究

文献类型： 中文期刊

作者： 赵泮真;王松峰;齐飞;胡强;王爱华;李亚纯;孟令峰;尹东;段史江;王志生

作者机构：

关键词： 鲜烟叶成熟度;轻量级;分类模型;注意力机制

期刊名称：中国烟草科学

ISSN： 1007-5119

年卷期： 2025 年 2 期

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 为建立更加经济高效的烟叶成熟度无损智能识别技术,本研究构建了一种可以部署到移动设备的轻量级网络模型MobileViT-CBAM.首先采集云烟 87中、上部不同成熟度烟叶图像构建数据集,将 CBAM注意力机制模块引入到MobileViT结构中增强鲜烟叶成熟度图像特征的表达能力,其次将原有激活函数Swish函数替换为更平滑的SMU函数,帮助模型更快收敛,最后使用迁移学习提高模型的训练效率和泛化能力,以实现复杂大田环境下鲜烟叶成熟度分类.结果表明,MobileViT-CBAM在鲜烟叶成熟度分类任务中准确率达 92.81%,较VGG16、ResNet34、Vision Transformer、Swin Transformer、MobileNetV2 和MobileViT等模型具有显著的性能提升.所提出的MobileViT-CBAM模型能够有效识别烟叶成熟程度,为烟叶智能采集装备视觉系统提供技术支撑.

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