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霉變煙葉識別屬于機器視覺領(lǐng)域，涉及深度學習算法。霉變模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法提取煙葉特征圖聯(lián)合通道注意力和空間注意力特征輸出為最終特征，網(wǎng)絡輸入為符合相機采集分辨率等比縮放至固定尺寸，骨干網(wǎng)絡(Backbone）的設計兼顧速度與精度選取合適的模型深度。復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡在小數(shù)據(jù)集上訓練時需要防止過擬合，因此我們還需要考慮算法出現(xiàn)過擬合的狀態(tài)，算法加入“隨機失活"在訓練時讓一定比例的隱藏節(jié)點為0，但是在推理時其實是對每個權(quán)重取失活概率后的值。最后需要對網(wǎng)絡的最終特征使用激活函數(shù)將數(shù)據(jù)分類為正常煙葉和霉變煙葉，使其輸出范圍在0-1之間，同時在模型檢測服務端預留可調(diào)控閾值，既可采用初始建議閾值，也可根據(jù)現(xiàn)場實際應用情況對霉變檢測結(jié)果進行合理調(diào)控。

煙葉霉變檢測模型對切片煙葉、煙包等圖像分析定位霉變煙并給出霉變率；該算法在保證了低誤檢率的前提下提高霉變檢出率，在實際生產(chǎn)中可以提高產(chǎn)品質(zhì)量，減輕人工工作量。