本發(fā)明提供一種基于深度學習的雪茄煙葉分級方法，包括：步驟一，采集若干不同等級的雪茄煙葉圖像作為樣本；步驟二，將采集得到的雪茄煙葉圖像按不同等級分類存儲；步驟三，構建分級模型，將分類后的雪茄煙葉圖像進行預處理后輸入分級模型中進行訓練，得到訓練好的分級模型；步驟四，采集待測雪茄煙葉的煙葉圖像并對采集得到的圖像進行步驟三相同的預處理，然后利用訓練好的分級模型預測得到雪茄煙葉等級判定結(jié)果；步驟五，輸出判定結(jié)果；其中，步驟三中是以Resnext50網(wǎng)絡為基礎網(wǎng)絡，加入Sequeeze?and?Excitation模塊作為骨干網(wǎng)絡，在骨干網(wǎng)絡之后添加CoordinateAttention模塊的架構來構建分級模型。本發(fā)明的方法魯棒性高、無損，可用于雪茄煙葉等級判定，減少人工工作量，提高生產(chǎn)效率。
聲明：
“基于深度學習的雪茄煙葉分級方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
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編輯：管理員
來源：中冶有色技術網(wǎng)
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2025年03月25日 ~ 27日 
