申请/专利权人：华中师范大学

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876832A

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/52;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种融合局部和全局注意力的害虫检测方法及模型，所述方法包括：将待检测的图像输入害虫检测模型，得到害虫检测结果。所述害虫检测模型包括主干、颈部和头部。主干和颈部具有局部全局融合注意力模块，具体包括全局子模块、局部子模块、局部全局融合子模块以及聚合层。全局子模块用于获得待检测的图像的全局特征；局部子模块用于获得待检测的图像的局部特征；局部全局融合子模块用于通过计算注意力权重，将局部特征和全局特征进行融合，获得融合特征；聚合层用于将融合特征和全局特征进行聚合。本发明的方法可以使得模型更加轻量级，同时保持较高的检测精度，可以更好地捕捉到图像中的短期和长期依赖关系，从而更准确地检测害虫。

主权项：1.一种融合局部和全局注意力的害虫检测方法，其特征在于，所述方法包括：将待检测的图像输入害虫检测模型，得到害虫检测结果；所述害虫检测模型包括：主干、颈部和头部；所述主干用于对所述待检测的图像进行特征提取，以得到多个尺度的特征；所述颈部用于聚合多个尺度的所述特征，以获得金字塔层次的特征；所述头部由卷积层组成，用于根据所述颈部获得的金字塔层次的特征进行结果预测，以得到害虫检测结果；所述主干和颈部具有局部全局融合注意力模块，所述局部全局融合注意力模块包括全局子模块、局部子模块、局部全局融合子模块以及聚合层；所述全局子模块用于获得所述待检测的图像的全局特征；所述局部子模块用于获得所述待检测的图像的局部特征；所述局部全局融合子模块用于通过计算注意力权重，将所述局部特征和所述全局特征进行融合，获得融合特征；所述聚合层用于将所述融合特征和所述全局特征进行聚合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中师范大学 一种融合局部和全局注意力的害虫检测方法及模型

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