基于改进ResNet18的莜麦种子细粒度图像分类方法

本发明公开了一种基于改进ResNet18的莜麦种子细粒度图像分类方法，涉及莜麦种子分类技术领域。所述方法包括如下步骤：图像采集，莜麦种子细粒度图像采集，经过处理后获取若干个单粒莜麦种子图像，构成数据集；数据集处理，按照设定比例划分数据集为训练集和测试集，并进行预处理；构建改进的ResNet18图像分类模型，基于ResNet18模型的主干网络，并结合多尺度特征金字塔增强模块MSFPE、DRFC网络以及自适应协同融合模块ACFM构成所述分类模型；图像分类，对改进的ResNet18图像分类模型进行训练，使用训练后的改进的ResNet18图像分类模型对采集的单粒莜麦种子图像进行分类。所述方法能够准确的对莜麦种子细粒度图像进行分类。