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【作者】范馨仪，杨晨，王娇，谢鑫焱
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【作者单位】西藏大学信息科学技术学院
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【年份】2023
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【卷号】第36卷
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【期号】 第3期
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【页码】67-69，73
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【关键词】冬虫夏草品质 深度学习 智能鉴定 ResNet
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【摘要】
针对目前市面上的虫草参差不齐以及以次充好的问题，文章在自建冬虫夏草品质数据集的基础上，采用深度学习的方式来鉴定虫草品质。首先收集了3种不同品质的虫草图像样本，共计4500张，为了使模型拥有更好的泛化能力，使用图像增强策略扩充数据集。然后训练ResNet模型并部署在智能开发板-Jetson Nano上，实现虫草品质的智能鉴定。实验结果表明：该模型的准确率为96.20%。
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【文献类型】
期刊
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