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基于改进ResNet34模型的杂草识别方法

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Weed recognition method based on modified ResNet34 model
作者:
张媛;陈西曲
作者机构:
[张媛; 陈西曲] 武汉轻工大学电气与电子工程学院
语种:
中文
关键词:
杂草识别;卷积神经网络;注意力;空洞卷积
关键词(英文):
weed recognition;convolutional neural network;attention;dilated convolution
期刊:
武汉轻工大学学报
ISSN:
2095-7386
年:
2023
卷:
42
期:
01
页码:
86-94
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气与电子工程学院
摘要:
要实现杂草的精准防控,除草剂的变量喷洒,杂草的准确识别是前提。针对田间复杂的自然环境,为了进一步提高杂草识别准确率,解决模型在识别中泛化和拟合能力较差等问题,提出了一种基于改进ResNet34模型的杂草识别方法。该方法以...展开更多 要实现杂草的精准防控,除草剂的变量喷洒,杂草的准确识别是前提。针对田间复杂的自然环境,为了进一步提高杂草识别准确率,解决模型在识别中泛化和拟合能力较差等问题,提出了一种基于改进ResNet34模型的杂草识别方法。该方法以ResNet34为基础模型,将高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)与残差块相结合作为骨干网络,以此优化网络权重,强化对目...
摘要(英文):
To achieve accurate weed control,variable spraying of herbicides and accurate identification of weeds are prerequisites.For the complex natural environment in the field,a weed recognition method based on the improved ResNet34 model is proposed to further improve the wee...MORE To achieve accurate weed control,variable spraying of herbicides and accurate identification of weeds are prerequisites.For the complex natural environment in the field,a weed recognition method based on the improved ResNet34 model is proposed to further improve the weed recognition accuracy and to solve the problems of ...

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