基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，该方法采用改进的ConvNext模型，通过引入注意力机制、卷积层的改进、DropBlock正则化技术和多尺度特征融合来提高模型性能。相较于现有技术在多个性能指标上表现出显著优越，如训练和测试准确率、F1Score、召回率、精确率、AUC

【技术实现步骤摘要】
基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉与图像识别领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络Co nvNext与注意力机制的木材花纹识别方法。

技术介绍

[0002]木材花纹识别技术在木材加工、家具制造等领域具有重要应用价值。传统的木材花纹识别方法主要依赖于特征工程与人工智能技术，如SIFT、SURF等特征提取方法。这些方法虽然在一定程度上取得了一些成果，但在处理复杂、多样化的木材花纹时，识别准确性和实时性仍有待提高。
[0003]近年来，卷积神经网络(CNN)在图像识别、物体检测等领域取得了显著成果。然而，直接应用卷积神经网络识别木材花纹可能受到关键特征分布不均的影响，导致识别准确性降低。因此，在卷积神经网络中引入注意力机制，自适应加权关键特征，有望提高木材花纹识别的准确性。

技术实现思路

[0004]为解决上述存在的问题与缺陷，本专利技术提供一种基于卷积神经网络ConvNe xt与注意力机制的木材花纹识别方法，该方法利用卷积神经网络进行特征提取，并引入注意力机制，对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：A.预处理木材图像；B.利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取；C.引入注意力机制；D.构建最终分类器；E.优化与训练；F.识别与应用；其中，所述步骤B中，利用卷积神经网络ConvNext进行特征提取，包括卷积层、线性整流单元、批规范化基本单元等组成部分，抽取木材花纹的局部与全局信息。2.如权利要求1所述的基于卷积神经网络ConvNext与注意力机制的木材花纹识别方法，其特征在于，所述步骤C中，引入注意力机制，通过自适应地加权局部特征，加强对关键特征的关注，提高识别准确性。3.如权利要求1所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：田朔，李文珠，刘美怡，杨东，
申请(专利权)人：浙江农林大学，
类型：发明
国别省市：