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基于改进MP-Former网络的烟叶病斑分割和病害程度分级
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作者 张文耀 谢涛 +2 位作者 谢雨含 王洪亮 吕芬 《农业工程学报》 2026年第3期201-211,共11页
针对田间复杂背景下烟草叶部病害实例分割的边界模糊、语义一致性不足和病害程度量化缺失的问题,该文提出一种多向小波增强双分支解码网络(multidirectional wavelet-enhanced dual-branch decoding network,MED-Former)实现病斑分割。... 针对田间复杂背景下烟草叶部病害实例分割的边界模糊、语义一致性不足和病害程度量化缺失的问题,该文提出一种多向小波增强双分支解码网络(multidirectional wavelet-enhanced dual-branch decoding network,MED-Former)实现病斑分割。首先,构建基于Haar小波多尺度分解的特征增强模块(wavelet feature enhancer,WFE),通过低频语义保真与高频各向异性特征整合,在频域空间重构多尺度特征,提升模型对叶脉干扰下模糊病斑的局部结构感知鲁棒性。其次,设计多向条带注意力机制(multi-directional strip attention,MSA),利用水平、垂直与对角池化捕捉不同方向的上下文信息,增强模型对多形态病斑的感知能力,优化特征语义一致性;最后,构建并行-串行混合的Transformer解码器(hybrid parallel-serial transformer decoder,PSTransformer)来扩大早期解码层感受野,抑制掩码误差传播,优化病斑掩码的生成质量。在自建田间烟草病害数据集上进行试验,MED-Former模型的平均精度均值mAP@50-95、mAP@50、召回率分别为72.6%,88.6%,80.1%,相对于原模型MP-Former分别提升了2.7、4.0、3.0个百分点,且精度指标优于当下其他主流模型。该文建立的高精度病斑分割与病害程度量化模型,为烟叶病害程度的客观、精准分级提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 烟叶病害 mp-former Haar小波 多向池化 双分支解码
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