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基于高阶残差和注意力机制的轻量型作物害虫识别

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Lightweight Recognition of Crop Pests Based on High-order Residual and Attention Mechanism
作者:
阮炬全;刘朔
作者机构:
武汉轻工大学 数学与计算机学院, 武汉 430048
[刘朔; 阮炬全] 武汉轻工大学
语种:
中文
关键词:
作物;高阶残差;坐标注意力;轻量化;鲁棒性;害虫识别
关键词(英文):
crop;high-order residual(HOR);coordinate attention(CA);lightweight;robustness;pest recognition
期刊:
计算机系统应用
ISSN:
1003-3254
年:
2023
卷:
32
期:
3
页码:
104-115
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
精准识别作物害虫对作物进行适时地防护和治理具有重要意义.在面向自然环境时,由于作物害虫体积小、与环境颜色的差异性不大,同时又面临着各种噪声和复杂背景等因素的影响,目前与深度学习相关的作物害虫识别模型存在难以兼顾识别准确率...展开更多 精准识别作物害虫对作物进行适时地防护和治理具有重要意义.在面向自然环境时,由于作物害虫体积小、与环境颜色的差异性不大,同时又面临着各种噪声和复杂背景等因素的影响,目前与深度学习相关的作物害虫识别模型存在难以兼顾识别准确率和鲁棒性的要求,难以部署在计算资源有限和低性能的移动端等缺陷.因此选取ShuffleNetV2网络结构中模型参数最少的Sh...
摘要(英文):
Accurate recognition of crop pests is essential for timely crop protection and treatment. However, crop pests in natural environment are small in size and have almost the same color as the environment. Moreover, crop pest images are affected by various factors such as n...MORE Accurate recognition of crop pests is essential for timely crop protection and treatment. However, crop pests in natural environment are small in size and have almost the same color as the environment. Moreover, crop pest images are affected by various factors such as noi...

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