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申请/专利权人：吉林农业大学
摘要：本发明涉及一种虫子识别方法、电子设备及存储介质，其中，虫子识别方法包括：获取包含虫子的待识别图像；将待识别图像输入预设的虫子识别模型，以使虫子识别模型输出虫子识别结果；其中，虫子识别模型是基于改进的MobileVit3的YOLOv6模型，YOLOv6模型包括：骨干网络、颈部网络和头部网络，骨干网络为MobileVit3模型，用于提取待识别图像的图像特征，得到特征图像，颈部网络为RepGFPN网络，用于融合特征图像中的低级语义特征与高级语义特征，得到特征融合结果，头部网络用于基于特征融合结果输出检测结果。本申请实施例能够提升虫子识别的准确度，并减少计算资源的占用。
主权项：1.一种虫子识别方法，其特征在于，获取包含虫子的待识别图像；将所述待识别图像输入预设的虫子识别模型，以使所述虫子识别模型输出虫子识别结果；其中，所述虫子识别模型是基于改进的MobileVit3的YOLOv6模型，所述YOLOv6模型包括：骨干网络、颈部网络和头部网络，所述骨干网络为MobileVit3模型，用于提取所述待识别图像的图像特征，得到特征图像，所述颈部网络为RepGFPN网络，用于融合所述特征图像中的低级语义特征与高级语义特征，得到特征融合结果，所述头部网络用于基于所述特征融合结果输出所述虫子识别结果；将所述虫子识别结果上传至云服务器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林农业大学 虫子识别方法、电子设备及存储介质
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