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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053074A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明涉及基于高斯感受野增强自注意力的密集害虫图像检测方法，与现有技术相比解决了田间密集害虫图像检测容易出现漏检的缺陷。本发明包括以下步骤：获取密集害虫图像；构建密集害虫检测模型；密集害虫检测模型的训练；获取待检测害虫图像；获得害虫图像检测结果。本发明提供一种端到端的密集害虫检测框架，有利于密集害虫的检测。利用差异化特征选择网络去除大量相似目标查询，使得在一对一标签分配的网络训练中不会出现相似查询分配成正样本和负样本，从而造成网络训练难以拟合。
主权项：1.一种基于高斯感受野增强自注意力的密集害虫图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：11获取密集害虫图像：获取田间密集害虫图像，形成密集害虫图像数据集；12构建密集害虫检测模型：设定密集害虫检测模型包括特征提取网络、特征编码网络、差异化特征选择网络、特征解码网络和任务头部网络；13密集害虫检测模型的训练：利用密集害虫图像数据集对密集害虫检测模型进行训练；14获取待检测害虫图像：获取待检测的田间密集害虫图像；15获得害虫图像检测结果：将待检测的田间密集害虫图像输入训练后的密集害虫检测模型，得到田间密集害虫的分类和定位结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 基于高斯感受野增强自注意力的密集害虫图像检测方法
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