本发明提供一种基于深度学习的雪茄烟叶分级方法，包括：步骤一，采集若干不同等级的雪茄烟叶图像作为样本；步骤二，将采集得到的雪茄烟叶图像按不同等级分类存储；步骤三，构建分级模型，将分类后的雪茄烟叶图像进行预处理后输入分级模型中进行训练，得到训练好的分级模型；步骤四，采集待测雪茄烟叶的烟叶图像并对采集得到的图像进行步骤三相同的预处理，然后利用训练好的分级模型预测得到雪茄烟叶等级判定结果；步骤五，输出判定结果；其中，步骤三中是以Resnext50网络为基础网络，加入Sequeeze‑and‑Excitation模块作为骨干网络，在骨干网络之后添加CoordinateAttention模块的架构来构建分级模型。本发明的方法鲁棒性高、无损，可用于雪茄烟叶等级判定，减少人工工作量，提高生产效率。
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“基于深度学习的雪茄烟叶分级方法” 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。
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来源：北方有色网
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