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题名注意机制目标检测算法在核桃果实识别中的应用
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作者
张弦
周贤惠
李红
蒋伟昌
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机构
云南省林业调查规划院生态分院
云南省林业调查规划院大理分院
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出处
《绿色科技》
2024年第22期237-240,共4页
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文摘
核桃果实的识别可以应用于大型核桃种植园区的产量预测工作。精准地识别出核桃树上的果实,对提高产量预测准确率具有重要的意义。为了解决目前存在的挑战,提出了一种Attention-YOLO核桃目标检测算法,用于精准识别无人机遥感图像中的核桃,达到为核桃产量预测提供技术支持的目的。首先,引入CBAM注意力强化Backbone网络,提升算法的特征提取能力;然后,使用多重注意力机制模块重塑原始Head层,优化目标定位精度。实验表明:Attention-YOLO算法对核桃的检测精度(mAP0.5)达到了92.6%,召回率(R)达到了96%,相比于其他的主流模型均具有明显优势。
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关键词
核桃目标检测
产量预测
注意力机制
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Keywords
walnut object detection
yield prediction
attention mechanism
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分类号
S664
[农业科学—果树学]
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