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以重组牛肉为研究对象,基于机器视觉技术构建3种深度残差网络(deep residual network,ResNet)模型(ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152)用于识别重组牛肉,同时应用VGG-16视觉几何群网络模型、支持向量机模型以及LeNet-5卷积神经网络模型,比较分析ResNet模型的识别准确率和响应时间。采集并经过图像预处理后共得到6 168张样品图像作为实验样本,随机选取其中的4 936张作为训练集,剩余1 232张作为测试集。结果表明:3种ResNet模型(