基于深度学习的高原夏菜分级模型优化

使用强化学习优化深度模型，如DQN（深度Q学习） #生活技巧# #学习技巧# #深度学习技巧#

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目录

1 引言

1.1 研究背景和意义

1.2 研究现状

1.2.1 基于机器学习的蔬菜图像分类

1.2.2 基于深度学习的蔬菜图像分类

1.3 研究内容及创新点

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究框架

1.3.3 创新点

1.4 本章小结

2 相关理论基础介绍

2.1 传统神经网络模型

2.2 卷积神经网络模型

2.2.1 输入层

2.2.2 卷积层

2.2.3 池化层

2.2.4 全连接层

2.2.5 输出层

2.3 ResNet 的理论基础

2.3.1 残差学习

2.3.2 ResNet 模型结构

2.4 MobileNetV2 的理论基础

2.4.1 深度可分离卷积

2.4.2 倒残差结构

2.5 注意力机制模块

2.5.1 CBAM 模块

2.5.2 SENet 模块

2.6 本章小结

3 高原夏菜数据集构建及其预处理

3.1 高原夏菜数据集的构建

3.1.1 图像采集

3.1.2 数据集存在问题

3.2 图像分割和背景移除

3.3 数据增强

3.3.1 图像的空间几何变换

3.3.2 图像添加噪声

3.4 高原夏菜分级标准

3.5 本章小结

4 基于深度学习的高原夏菜分级模型构建及优化

4.1 ResNet50 网络模型结构

4.2 注意力机制模块

4.3 卷积替换

4.4 ASPP 模块

4.5 优化网络参数

4.5.1 损失函数

4.5.2 AdamW 优化器

4.6 ECA-DS-ResNet50 融合网络模型构建

4.7 本章小结

5 实验结果与分析

5.1 高原夏菜数据集划分

5.2 实验

5.2.1实验内容

5.2.2 实验环境及参数设置

5.2.3 评价指标

5.3 蔬菜类别分类

5.4 不同质量蔬菜间分级

5.4.1 与原网络模型性能对比

5.4.2 与经典深度卷积神经网络模型的对比

5.4.3 消融实验对比

5.5 12 类别蔬菜分级与分类

5.6 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果

致谢

网址：基于深度学习的高原夏菜分级模型优化 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/929884

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