本申请公开了一种基于数据增强与注意力机制的小麦种子分类方法，涉及无损检测领域，该方法利用高光谱图像结合小麦种子分类模型能够对小麦种子进行快速准确且无损的分类鉴别，该方法，采用图像预处理操作实现数据增强，可以达到对样本小麦种子进行样本数量扩充与波段降维双重目的，既解决了高光谱图像标注困难带来的数据量不足，模型易过拟合、泛化能力差等问题，也减少了波段信息冗余度，节省了计算消耗。小麦种子分类模型以深度学习模型为架构基础学习样本数据的内在规律，且根据高光谱图像波段信息对分类的重要性给不同的波段分配不同的波段权重、充分利用高光谱图像的形态维度与光谱维，极大提高了模型的稳定性、推理速度与精度。
声明：
“基于数据增强与注意力机制的小麦种子分类方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1159
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
