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信息工程学院研究生孙学伟在中科院2区Top期刊上发表论文

23/12/07 09:16:22  点击:[]

近日,信息工程学院研究生孙学伟等合作完成的研究论文“SCGNet: Efficientsparsely connected group convolution network for wheat grains classification”已发表在中科院2Top期刊《Frontiers in Plant Science》。孙学伟同学为第一作者,我校为第一通讯单位。

该研究工作提出了一种用于对小麦籽粒进行快速、高效分类的模型,通过引入了一种模块,加强了组卷积之间的信息交流和特征复用,使得神经网络能够从上一层的每个分组中获取特征信息,增强了对上层特征的有效利用。同时,该文通过在通道维度上稀疏化组与组之间的连接,降低了计算量,而不损失精度。此外,基于3-D卷积设计了一个全新的分类输出层,用以替代传统卷积神经网络中的最大池化层和全连接层,能够更高效地获得分类输出。

Frontiers in Plant Science》是中科院2Top期刊,在相关领域具有重要的影响力(影响因子:5.6)。该刊专注于深度学习、机器学习与农业领域的交叉学科,主要发表原创研究论文、综述文章和技术报告。

(图片/孙学伟 初审/杜留锋 复审/曲培新 终审/李国厚)  

 

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