典型文献
结合改进胶囊网络与知识蒸馏的茶青分类方法研究
文献摘要：
不同等级茶青的准确分类,对名优茶产业发展至关重要,采用传统感官审评方法进行分选会使结果存在一定的主观性.采集茶青图像建立数据集,结合幽灵注意力瓶颈层与胶囊网络提出一种新型网络模型:GA-CapsNet.通过基于线性衰减比例系数的成长知识蒸馏方法对该模型进行训练,在迁移教师模型参数矩阵的同时,使学生模型随着迭代自适应降低依赖程度.试验结果表明,对比其他同类算法,所提出的方法在小规模数据集上分类性能优异,精确率、召回率及F1-score分别为94.97％、95.51％、95.24％.本研究基于机器视觉与深度学习技术构建了一种GA-CapsNet模型,为解决茶青分类问题提供了一种新思路.
文献关键词：
胶囊网络;知识蒸馏;注意力模块;茶青分类
中图分类号：
作者姓名：
陈星燃;黄海松;韩正功;范青松;朱云伟;胡鹏飞
作者机构：
贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州 贵阳 550025;贵州装备制造职业学院,贵州 贵阳 551400;清镇红枫山韵茶场有限公司,贵州 贵阳 551400
文献出处：
引用格式：
[1]陈星燃;黄海松;韩正功;范青松;朱云伟;胡鹏飞-.结合改进胶囊网络与知识蒸馏的茶青分类方法研究)[J].茶叶科学,2022(03):387-396
A类：
茶青分类
B类：
改进胶囊网络,知识蒸馏,分类方法,不同等级,名优茶,茶产业发展,感官审评,分选,主观性,幽灵,瓶颈层,GA,CapsNet,衰减比,比例系数,学生模型,依赖程度,小规模数据集,分类性能,精确率,召回率,score,机器视觉,深度学习技术,技术构建,分类问题,注意力模块
AB值：
0.378556
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