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基于改进MobileNet v3-Small模型的草莓病害识别方法 被引量：4
1
作者 王晶 崔艳荣 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第10期225-234,共10页
为了对草莓病害进行及时的诊断与治疗而提升草莓产量,将深度学习与农业生产结合以快速高效地进行病害检测。传统神经网络进行病害识别时间较长,参数量较大,难以迁移到移动端设备上,基于此提出一种改进MobileNet v3-Small模型的识别方法... 为了对草莓病害进行及时的诊断与治疗而提升草莓产量,将深度学习与农业生产结合以快速高效地进行病害检测。传统神经网络进行病害识别时间较长,参数量较大,难以迁移到移动端设备上,基于此提出一种改进MobileNet v3-Small模型的识别方法。首先收集了7类常见草莓病害图像样本(如角斑病、叶斑病等),通过旋转、镜像等多种数据增强方式对图像进行处理以增加图片数量,提高模型泛化能力。接着以MobileNet v3-Small模型为基础,基于原始Inception_A提出部分卷积权值共享的多尺度卷积结构,以更高效地提取草莓病害不同尺度特征。随后,在网络深层引入了ULSAM轻量级子注意力机制,形成草莓病害更高层次的抽象表示。同时,将深度可分离卷积中的第2个PW卷积替换为CondConv卷积形成PDC结构,克服了PW卷积只拥有局部感受野的缺陷,同时也降低了模型参数量。试验结果表明,改进后的MobileNet v3-Small模型准确率达到98.62%,较原模型94.91%的准确率提高了3.71百分点,并且参数量减少了0.04 M,远优于同级轻量化模型,且以远低于ResNet18的参数量取得更好的特征提取效果。综上所述,本研究所提出的改进后的MobileNet v3_Small模型能更好地在真实场景下进行草莓病害识别,为草莓生产贡献了一份力量,助力智慧农业发展。 展开更多
关键词 草莓病害 图像分类 MobileNet v3-Small Inception_A ULSAM轻量级子注意力机制 condconv
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基于注意力机制与条件卷积的行人重识别方法 被引量：1
2
作者 姬广凯 王蓉 彭舒凡 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期655-662,共8页
行人重识别是计算机视觉领域的一个重要部分,但是容易受到行人图片实际采集环境的影响,导致行人特征表达不充分,进一步导致模型精度不高。提出一种基于注意力机制和条件卷积改进的行人重识别方法,使行人特征得到更充分的表达。将注意力... 行人重识别是计算机视觉领域的一个重要部分,但是容易受到行人图片实际采集环境的影响,导致行人特征表达不充分,进一步导致模型精度不高。提出一种基于注意力机制和条件卷积改进的行人重识别方法,使行人特征得到更充分的表达。将注意力机制引入特征提取网络ResNet50中,对输入图像空间和通道上的关键信息进行加权强化,同时抑制可能的噪声;将条件卷积模块引入主干网络,动态调整卷积核参数,使模型能够在保持高效推理的同时提高容量和性能;利用Market1501、MSMT17和DukeMTMC-ReID主流数据集对改进方法进行评估,Rank1分别提升1.1%、2.4%、1.3%,mAP分别提升0.5%、2.3%、1.3%,结果表明:改进方法能够使行人特征得到更好的表达,识别精度得到提升。 展开更多
关键词 注意力机制 条件卷积 ResNet50 行人重识别 深度学习
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基于多阶段交叉信息融合的多光谱行人检测 被引量：1
3
作者 孙昆 武一 +2 位作者 牛雅睿 卢昊 赵普 《电子测量技术》 北大核心 2023年第15期118-125,共8页
针对多光谱行人检测中双模态特征融合不充分、特征融合质量低的问题,提出一种基于多阶段交叉信息融合的多光谱行人检测算法。算法首先通过双流骨干网络分别对可见光图像和红外图像进行特征提取;设计交叉信息融合模块并多阶段嵌入双流骨... 针对多光谱行人检测中双模态特征融合不充分、特征融合质量低的问题,提出一种基于多阶段交叉信息融合的多光谱行人检测算法。算法首先通过双流骨干网络分别对可见光图像和红外图像进行特征提取;设计交叉信息融合模块并多阶段嵌入双流骨干网络中引导双模态特征融合,实现双模态特征信息的充分融合;引入条件卷积对融合后的特征信息进行动态处理,改善融合信息的质量,最终提升算法的检测性能。实验结果表明,算法的漏检率仅为10.41%,较原算法降低了10%,显著提升了算法的检测性能。 展开更多
关键词 多光谱行人检测 模态融合 condconv
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