轻量CNN结合知识蒸馏准确测定红茶发酵度

本文研究了如何通过轻量级CNN模型结合知识蒸馏技术来准确测定红茶的发酵度。研究背景指出，红茶发酵度的判断目前主要依赖人工经验，缺乏定量标准，导致结果具有主观性和随意性。研究方法包括使用机器视觉技术确定红茶发酵程度，并采用Shufflenet_v2_x1.0作为学生模型，Efficientnet_v2作为教师模型，通过知识蒸馏技术提高模型判别性能。实验结果表明，改进后的模型在精度、召回率和F1得分上均有显著提升，且热图可视化显示模型对红茶发酵图像的关注区域更加全面。