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基于三重注意力的林业有害生物识别
1
作者
王莞茹
万映彤
唐赫
《林产工业》
北大核心
2025年第6期51-57,共7页
为提高我国林业有害生物防治的智能化水平,提出一种基于三重注意力的林业有害生物识别方法Triplet-attention Network(A3Net)。A3Net是一个细粒度图像识别网络,包含三种不同的注意力模块。其中,硬空间注意力模块根据感兴趣的区域自动裁...
为提高我国林业有害生物防治的智能化水平,提出一种基于三重注意力的林业有害生物识别方法Triplet-attention Network(A3Net)。A3Net是一个细粒度图像识别网络,包含三种不同的注意力模块。其中,硬空间注意力模块根据感兴趣的区域自动裁剪输入图像,软空间注意力模块对感兴趣区域在空间上增加更大的权重,通道注意力对特征通道重加权。网络包含多个循环路径,从而逐步聚焦林业有害生物的关键区域。为验证该方法的有效性,搜集了一个具有15种常见林业有害生物的数据集IP20。结果表明:相比于目前的最优方法,A3Net在林业有害生物识别任务上提高了1.90%的Top-1准确率和0.64%的Top-5准确率。
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关键词
林业有害生物识别
细粒度图像
识别
深度神经网络
注意力
数据集构建
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题名
基于三重注意力的林业有害生物识别
1
作者
王莞茹
万映彤
唐赫
机构
湖北工业大学工业设计学院
华中科技大学软件学院
出处
《林产工业》
北大核心
2025年第6期51-57,共7页
基金
湖北省教育厅哲学社会科学研究项目(21Q087)
湖北省人文社科基地项目(HBCY2115)
+1 种基金
国家自然科学基金(61902139)
湖北省自然科学基金(2024AFB545)。
文摘
为提高我国林业有害生物防治的智能化水平,提出一种基于三重注意力的林业有害生物识别方法Triplet-attention Network(A3Net)。A3Net是一个细粒度图像识别网络,包含三种不同的注意力模块。其中,硬空间注意力模块根据感兴趣的区域自动裁剪输入图像,软空间注意力模块对感兴趣区域在空间上增加更大的权重,通道注意力对特征通道重加权。网络包含多个循环路径,从而逐步聚焦林业有害生物的关键区域。为验证该方法的有效性,搜集了一个具有15种常见林业有害生物的数据集IP20。结果表明:相比于目前的最优方法,A3Net在林业有害生物识别任务上提高了1.90%的Top-1准确率和0.64%的Top-5准确率。
关键词
林业有害生物识别
细粒度图像
识别
深度神经网络
注意力
数据集构建
Keywords
Forest pest recognition
Fine-grained image recognition
Deep neural networks
Attention
Dataset construction
分类号
TS6 [轻工技术与工程]
TS396 [轻工技术与工程]
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作者
出处
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1
基于三重注意力的林业有害生物识别
王莞茹
万映彤
唐赫
《林产工业》
北大核心
2025
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