基于多尺度卷积神经网络的草莓畸变识别实验设计

摘要

为培养学生的开发和应用实践能力，根据课程实验设置，该文设计了基于多尺度卷积神经网络的草莓畸变识别实验案例供学生学习和上机实践。为提高畸变草莓图像的识别能力，研究了多尺度卷积神经网络，并实现了一个草莓畸变图像识别算法。实验结果表明，该算法对于草莓畸变图像具有准确的识别能力，有效降低了光照和背景等因素的影响。通过该实验案例，加深了学生对人工智能知识的理解，培养了学生学习人工智能方向的兴趣，提高了学生的人工智能项目开发和应用能力。

关键词

人工智能导论 / 电子信息工程专业 / 卷积神经网络 / 实验案例

基金资助

南京邮电大学教学改革招标项目(JG00218JX01);南京邮电大学教学改革项目(2022XSG03); 国家自然科学基金面上项目(61971236)