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申请/专利权人:昆山农达森科技有限公司
摘要:本发明的实施方式提供了一种虫情测报模型的训练方法、装置、介质和计算设备,用于训练虫情测报模型,虫情测报模型包括检测模型、种类分类模型以及细粒度分类模型。该方法包括:获取检测图像以形成检测图像集;基于训练图像集和验证图像集对检测预训练模型进行训练并验证,得到检测模型;将检测图像输入目标检测模型,得到多个检测子图像;根据各个检测子图像和每个检测子图像对应的昆虫种类,对种类分类预训练模型进行训练,得到种类分类模型;根据昆虫种类,从多个检测子图像确定多个相似昆虫集合;根据各个相似昆虫集合对细粒度分类预训练模型进行训练,得到细粒度分类模型。本发明能够提升识别的昆虫信息的准确性。
主权项:1.一种虫情测报模型的训练方法,其特征在于,用于训练虫情测报模型,所述虫情测报模型包括检测模型、种类分类模型以及细粒度分类模型,方法包括以下步骤:获取检测图像以形成检测图像集,其中,所述检测图像集中至少包括训练图像集、验证图像集以及测试图像集;基于所述训练图像集和所述验证图像集对所述检测预训练模型进行训练并验证,得到检测模型;将所述检测图像输入所述检测模型,得到多个检测子图像,其中,每一检测子图像中均包含一个昆虫图像;基于所述检测子图像确定昆虫图像对应的昆虫种类;基于所有检测子图像和每个检测子图像对应的昆虫种类,对所述种类分类预训练模型进行训练,得到种类分类模型;根据所述昆虫种类,从多个所述检测子图像确定多个相似昆虫集合,其中,每个相似昆虫集合中至少包含两种不同昆虫种类的检测子图像,且所述两种不同昆虫种类的检测子图像中的昆虫长相相似;基于所有相似昆虫集合对所述细粒度分类预训练模型进行训练,得到细粒度分类模型。
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百度查询: 昆山农达森科技有限公司 一种虫情测报模型的训练方法、装置、介质和计算设备
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