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申请/专利权人：上海应用技术大学
申请日：2023-07-04
公开（公告）日：2023-10-03
公开（公告）号：CN116843971A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/44;G06V10/86;G06V10/82;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.10.24#实质审查的生效;2023.10.03#公开
摘要：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于自注意力机制的萱草病害目标检测方法及系统包括：采集萱草叶图像，输入RGB彩色图，基于快速自注意力机制构建FTC特征提取骨干网络，使用两组结构相同的自顶向下金字塔融合模块组构成颈部网络前两层，使用两个结构相同的基于自适应的变形卷积模块构建自底向上的金字塔融合模块组来构成颈部网络后两层，使用预测头对颈部网络第二第三和四层的特征图进行特征压缩和聚合处理，产生目标定位分类预测向量作为最终预测结果，能够有效地对现实场景中的病害、叶片和背景进行区分，降低参数量和计算量，使用自适应学习的变形卷积核，能够有效对特征金字塔的特征图进行对齐，更加精准的对目标进行定位和分类。
主权项：1.一种基于自注意力机制的萱草病害目标检测方法，其特征在于：包括，采集萱草叶图像，输入RGB彩色图，基于快速自注意力机制构建FTC特征提取骨干网络，所述骨干网络分成五个尺度的特征提取层；使用两组结构相同的自顶向下金字塔融合模块组构成颈部网络前两层，对骨干网络的第三和第四个尺度层特征分别进行自顶向下特征融合；使用两个结构相同的基于自适应的变形卷积模块构建自底向上的金字塔融合模块组来构成颈部网络后两层，对颈部网络的前两个融合层的中间输出特征分别进行对齐和自底向上融合；使用预测头对颈部网络第二第三和四层的特征图进行特征压缩和聚合处理，产生目标定位分类的预测向量作为最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海应用技术大学 一种基于自注意力机制的萱草病害目标检测方法及系统
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