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基于改进Convnext的多尺度融合注意力机制稻米品种分类

目录

1.内容简述................................................2

1.1背景介绍.............................................2

1.2国内外研究现状.......................................3

1.3研究意义.............................................4

2.稻米品种分类方法概述....................................5

2.1传统稻米品种分类方法.................................6

2.2深度学习在稻米品种分类中的应用.......................8

3.改进ConvNeXt网络结构....................................9

3.1ConvNeXt网络概述....................................10

3.2改进ConvNeXt网络设计................................11

3.2.1模块化设计......................................13

3.2.2引入注意力机制..................................14

3.2.3深度可分离卷积..................................15

4.多尺度融合注意力机制设计...............................16

4.1注意力机制概述......................................17

4.2多尺度融合策略......................................18

4.2.1特征金字塔网络..................................19

4.2.2注意力机制融合..................................20

5.实验设计与结果分析.....................................21

5.1数据集介绍..........................................23

5.2实验设置............................................24

5.3实验结果............................................25

5.3.1分类准确率对比..................................26

5.3.2不同尺度融合效果分析............................28

5.3.3注意力机制对分类性能的影响......................29

1.内容简述

本文针对稻米品种分类问题，提出了一种基于改进的多尺度融合注意力机制。该机制旨在提升稻米图像分类的准确性和鲁棒性，首先，对经典的网络结构进行改进，通过引入深度可分离卷积和残差学习模块，有效减少计算量，提高网络性能。其次，结合多尺度特征融合技术，将不同尺度的特征图进行有效整合，增强模型对稻米图像细节的捕捉能力。引入注意力机制，通过自适应地调整不同特征通道的权重，使得模型更加关注于稻米品种区分的关键特征。本文通过大量实验验证了所提方法的有效性，与现有稻米品种分类方法相比，在准确率和鲁棒性方面均取得了显著提升。

1.1背景介绍

随着农业现代化的不断推进，对作物品种的精准识别成为了提高农业生产效率、保证农产品质量的重要手段之一。稻米作为全球数十亿人口的主要粮食来源，在农业经济中占据着极其重要的位置。然而，由于稻米品种繁多，形态特征相似度高，传统的基于人工经验的识别方法已经难以满足现代农业发展的需求。因此，利用先进的计算机视觉技术实现稻米品种的自动化、智能化分类，不仅能够提高工作效率，还能确保分类的准确性与可靠性。

近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著成就，尤其是一些卷积神经网络模型，如等，已经在多个任务上展示了强大的性能。然而，标准的卷积神经网络在处理具有复杂纹理和细微差异的稻米图像时，往往面临特征提取不足的问题。为了克服这一挑战，研究者们开始探索更加高效的网络架构和算法。作为一种改进型的卷积神经网络模型，通过