基于改进MobileNetV2的玉米籽粒图像品种的快速鉴别研究

作者：马睿; 王佳; 赵威; 郭宏杰; 马德新^*

来源：中国粮油学报, 2023, 38(09): 204-209.

DOI：10.20048/j.cnki.issn.1003-0174.000107

• 图像识别
• MobileNetV2
• 图像处理
• 深度学习
• 玉米籽粒

为实现玉米籽粒品种的快速鉴别与保护，实验提出了基于改进MobileNetV2的玉米籽粒品种识别方法。采集了11种玉米籽粒图像共3938张，建立胚面与非胚面的双面混合数据集。按照7∶2∶1的比例随机划分训练集、验证集和测试集。对MobileNetV2网络模型进行微调改进，探讨全连接层数量与维度以及dropout的取值对模型性能的影响，并在此基础上解冻部分骨干网络，最终模型准确率达到0.979 5,相较于基准模型准确率(0.948 7)提高0.030 8。实验结果表明，迁移学习时对基准模型微调是十分有必要的，可以有效提高模型准确率。

• 单位
  青岛农业大学