摘要
基于MobileNet模型迁移对云南省4种主要外侵物种(鬼针草、喀西茄、水花生和紫茎泽兰)图像进行识别,将宽度倍率为1.0和1.4的MobileNet-v2模型分别应用在本研究数据集上进行试验,分析了MobileNet-v2网络模型识别不稳定的原因,通过增加通道注意力机制模块、更新激活函数和压缩网络层数对模型进行改进。结果表明,改进后的MobileNet-v2模型识别准确率达96.8%,模型参数量仅为1 535 093。改进后的MobileNet-v2模型识别准确率高、模型参数量少,适合部署于边缘端,能更好地应用于云南省外侵物种防治领域。
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