一种基于改进GhostNet V2的轻量化熊蜂图像分类方法

本发明公开了一种基于改进GhostNet V2的轻量化熊蜂图像分类方法，包括以下步骤：训练阶段：步骤1：设计并搭建熊蜂图像采集系统，采集熊蜂图像数据集；步骤2：对熊蜂图像数据集进行预处理；步骤3：构建图像分类网络模型；步骤4：将熊蜂图像数据集按照一定比例分为训练集、验证集和测试集，通过训练集对构建的图像分类网络模型进行训练，并利用验证集验证模型分类准确率，保存训练好的图像分类网络模型；测试阶段:步骤5：将测试集图像输入训练好的GMCFF模型中进行熊蜂图像分类，输出分类准确率结果。本发明构建的轻量化熊蜂图像分类模型GMCFF，显著增强了模型的特征表达能力，有效减少了参数量，提高了推理速度，实现了对熊蜂图像的精准高效率分类。