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基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测方法研究
1
作者
白滔
滕开良
《农业技术与装备》
2025年第6期3-7,共5页
针对葡萄叶病斑外观形状多变、病斑密集及小目标漏检等问题,提出了一种基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测算法。引入CSwin Transformer自注意力模块以实现局部特征与全局特征的有效交互。将原多尺度特征提取模块改成特征金字塔网络,以实...
针对葡萄叶病斑外观形状多变、病斑密集及小目标漏检等问题,提出了一种基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测算法。引入CSwin Transformer自注意力模块以实现局部特征与全局特征的有效交互。将原多尺度特征提取模块改成特征金字塔网络,以实现多尺度融合,并将CBAM注意力机制引入多尺度融合网络,以增强对小目标特征的捕捉能力。将原交叉熵损失函数替换为Focal Loss损失函数以缓解模型训练时正负样本失衡问题。实验结果表明,相较于SSD原模型,所提改进模型在2种病害检测精度上均有所提升,能够为田间葡萄叶病害检测提供新的选择方案。
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关键词
葡萄叶
病斑
SSD
cswin
transformer
注意力机制
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职称材料
题名
基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测方法研究
1
作者
白滔
滕开良
机构
广西民族大学物理与电子信息学院
广西民族大学人工智能学院
出处
《农业技术与装备》
2025年第6期3-7,共5页
文摘
针对葡萄叶病斑外观形状多变、病斑密集及小目标漏检等问题,提出了一种基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测算法。引入CSwin Transformer自注意力模块以实现局部特征与全局特征的有效交互。将原多尺度特征提取模块改成特征金字塔网络,以实现多尺度融合,并将CBAM注意力机制引入多尺度融合网络,以增强对小目标特征的捕捉能力。将原交叉熵损失函数替换为Focal Loss损失函数以缓解模型训练时正负样本失衡问题。实验结果表明,相较于SSD原模型,所提改进模型在2种病害检测精度上均有所提升,能够为田间葡萄叶病害检测提供新的选择方案。
关键词
葡萄叶
病斑
SSD
cswin
transformer
注意力机制
Keywords
grape leaf
lesions
SSD
cswin transformer
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S435.79 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测方法研究
白滔
滕开良
《农业技术与装备》
2025
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