ECA-SKNet：玉米单倍体种子的卷积神经网络识别模型

摘要

采用3 000张玉米种子图像进行基于卷积神经网络的玉米单倍体种子识别，包含1 230张单倍体玉米种子图像和1 770张二倍体玉米种子图像。为对比不同卷积神经网络模型在单倍体玉米种子识别的效果，使用VGG、ResNet、DenseNet和SKNet等经典模型，并对SKNet模型进行改进，将其降维升维全连接层设计为一维卷积以降低模型参数数量，改进后的SKNet称为ECA＿SKNet。对5种模型使用相同优化器和训练周期进行实验，结果表明：实验模型均能对单倍体玉米种子达到较好的识别效果，最低准确率能达88.5%,ECA＿SKNet模型准确率达93.04%。可见，卷积神经网络在玉米单倍体种子识别中能够发挥重要作用，为作物种子识别提供新思路。

关键词

卷积神经网络 / 玉米种子 / 深度学习 / 种子识别

基金资助

国家重点研发计划(2017YFC1703905); 四川省重点研发计划(2023YFS0338)