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基于改进ThreshNet模型的农作物虫害识别方法
被引量：
1
1
作者
任喜伟
孙悦
+1 位作者
杨虹
何立风
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024年第12期79-85,107,共8页
针对现有深度学习模型在复杂背景下虫害特征提取能力差、泛化性能低等问题,提出一种基于改进脱粒网模型的农作物虫害识别方法。引入批量通道归一化模块,提高模型的泛化能力;将高层筛选特征金字塔网络与自定义卷积模块融合,形成多尺度特...
针对现有深度学习模型在复杂背景下虫害特征提取能力差、泛化性能低等问题,提出一种基于改进脱粒网模型的农作物虫害识别方法。引入批量通道归一化模块,提高模型的泛化能力;将高层筛选特征金字塔网络与自定义卷积模块融合,形成多尺度特征融合模块,把模块嵌入密集连接的模型与谐波之间,增强模型特征提取能力;调整模型整体架构,得到驱虫脱粒网(TNP)模型。通过自建数据集P28对比实验,结果表明,与改进前模型相比,TNP模型的准确率提高了3.95%、参数量下降了6.47M、浮点运算量(FLOPs)下降了0.23G;与ResNet50、DenseNet、EfficientNet B4等模型相比,TNP模型的准确率、参数量、FLOPs和推理时间均有较好表现。TNP模型能够快速、准确识别农作物虫害特征信息,为及时防治虫害提供技术支持。
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关键词
农作物
虫害识别
ThreshNet模型
bcn模块
多尺度特征融合
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职称材料
题名
基于改进ThreshNet模型的农作物虫害识别方法
被引量：
1
1
作者
任喜伟
孙悦
杨虹
何立风
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
西安富德医疗电子有限公司
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024年第12期79-85,107,共8页
文摘
针对现有深度学习模型在复杂背景下虫害特征提取能力差、泛化性能低等问题,提出一种基于改进脱粒网模型的农作物虫害识别方法。引入批量通道归一化模块,提高模型的泛化能力;将高层筛选特征金字塔网络与自定义卷积模块融合,形成多尺度特征融合模块,把模块嵌入密集连接的模型与谐波之间,增强模型特征提取能力;调整模型整体架构,得到驱虫脱粒网(TNP)模型。通过自建数据集P28对比实验,结果表明,与改进前模型相比,TNP模型的准确率提高了3.95%、参数量下降了6.47M、浮点运算量(FLOPs)下降了0.23G;与ResNet50、DenseNet、EfficientNet B4等模型相比,TNP模型的准确率、参数量、FLOPs和推理时间均有较好表现。TNP模型能够快速、准确识别农作物虫害特征信息,为及时防治虫害提供技术支持。
关键词
农作物
虫害识别
ThreshNet模型
bcn模块
多尺度特征融合
Keywords
crops
pest identification
ThreshNet model
bcn
module
multi-scale feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进ThreshNet模型的农作物虫害识别方法
任喜伟
孙悦
杨虹
何立风
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024
1
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