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摘要：針對目前咖啡豆存在分級困難、識別準確率低的問題，提出一種融合注意力機制的ShuffleNet V1咖啡豆分級模型（ECA—ShuffleNet MLP）。模型以ShuffleNet V1為主干網(wǎng)絡，刪去輸入層的最大池化層，在ShuffleNet Unit第二個普通卷積后加入ECA注意力機制，同時添加一個多層感知器模塊（MLP）作為分類頭，并采用Fusion Loss作為損失函數(shù)。（剩余19568字）
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改進ShuffleNet V1算法的咖啡豆分級方法研究
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