基于改进MobileNetV3-Large的鸡蛋新鲜度识别模型

基于改进MobileNetV3-Large的鸡蛋新鲜度识别模型近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，基于深度学习的图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。其中，食品识别技术被广泛运用于餐饮、农业等领域。

MobileNetV3-Large 基于改进的鸡蛋新鲜度识别模 型 近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，基于深度学习的图像识 别技术在各个领域得到了广泛应用。其中，食品识别技术被广泛运用于 餐饮、农业等领域。在食品中，鸡蛋是常见的食材之一，而鸡蛋的新鲜 度对于其营养价值以及安全性都至关重要。因此，开发一种有效的鸡蛋 新鲜度识别模型具有重要的现实意义。 MobileNetV3-Large 本文提出了一种基于改进的鸡蛋新鲜度识别模 MobileNetV3-Large 型。该模型使用网络结构作为基础，针对鸡蛋的特点 进行了优化和改进，提高了其准确性和鲁棒性。具体地，本文主要基于 MobileNetV3-Large 鸡蛋新鲜度的颜色、形状等特征，对网络中的一些关 键模块进行了改进和调整。 MobileNetV3-Large 一、网络简述 MobileNetV32019 是谷歌公司在年提出的一种轻量级深度学习网络 MobileNetV3 结构。相较于其他深度学习网络，具有计算量小、速度快、 MobileNetV3-Large 准确度高等优点。是其比较大的一个版本，其中包含 SEHS 了多个关键模块，如倒残差块、模块、模块等等。 MobileNetV3 倒残差块是中用于增加网络深度和减少参数量的模 SE 块，能够有效提高网络的学习能力和鲁棒性。模块是用于增强网络表 征能力和注意力机制的模块，能够有效提高网络在复杂情况下的准确 HS 性。模块则是引入了硬件感知机制和激活函数，能够在保证准确性的 同时，减少网络参数数量和计算复杂度。 MobileNetV3-Large 二、基于鸡蛋新鲜度的特征改进网络 MobileNetV3-Large 针对鸡蛋新鲜度识别的特点，本文对网络中的 SEHS 模块、模块和倒残差块等关键模块进行了改进和调整。