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基于MobileViT-CBAM的枇杷表面缺陷检测方法
被引量：
3
1
作者
赵茂程
邹涛
+2 位作者
齐亮
汪希伟
李大伟
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期420-427,共8页
为实现枇杷采后快速、准确筛选,本文以MobileViT为主干特征提取网络,通过分别在Layer1和Layer2层之后嵌入注意力模块CBAM(Convolutional block attention module),强化网络在通道和空间上对细节特征的提取能力,构建了一种轻量化网络模型...
为实现枇杷采后快速、准确筛选,本文以MobileViT为主干特征提取网络,通过分别在Layer1和Layer2层之后嵌入注意力模块CBAM(Convolutional block attention module),强化网络在通道和空间上对细节特征的提取能力,构建了一种轻量化网络模型MobileViT-CBAM。相较于MobileViT,在验证集和测试集上本文方法对疤痕、机械伤、腐烂等缺陷果的识别准确率分别提高1.17、1.23个百分点。试验结果表明,MobileViT-CBAM模型与VGG16、ResNet34、MobileNetV2相比较,准确率最高(97.86%),同时兼具内存占用量小(3.768 MB)、推理时间短(每幅图像需42 ms)的优势。该轻量化网络模型可部署于嵌入式系统。本研究为构建枇杷在线检测系统提供了缺陷识别理论基础,为枇杷等农产品外部品质检测提供了一个高效、准确的方法。
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关键词
枇杷
mobilevit-cbam
缺陷检测
轻量化
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职称材料
基于MobileViT-CBAM-BiLSTM的开放式养殖环境鱼群摄食强度分类模型
被引量：
4
2
作者
徐立鸿
黄志尊
+2 位作者
龙伟
蒋林华
童欣
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期147-153,共7页
鱼群摄食的精准投喂技术是实现智慧化水产养殖的一项关键技术。大多数精准投喂模型都是基于水质较清晰的室内养殖池,不太适用于开放式养殖环境。本研究通过水上视角采集构建了一套开放式池塘数据集,并对数据集进行数据增强增加其多样性...
鱼群摄食的精准投喂技术是实现智慧化水产养殖的一项关键技术。大多数精准投喂模型都是基于水质较清晰的室内养殖池,不太适用于开放式养殖环境。本研究通过水上视角采集构建了一套开放式池塘数据集,并对数据集进行数据增强增加其多样性,然后在轻量化神经网络MobileViT基础上,将CBAM注意力模块与MV2模块结合设计了CBAM-MV2模块,并嵌入BiLSTM循环神经网络用于识别分类,提出改进的MobileViT-CBAM-BiLSTM模型,提高了模型预测能力、鲁棒性和泛化性能,实现了鱼群摄食行为的三分类。实验结果显示,改进后MobileViT在采集的视频帧数据集上明显优于改进前的MobileViT,准确率98.61%,宏F1值达98.79%,相对于原始MobileViT准确率提高6.33个百分点,宏F1值提高6.75个百分点。
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关键词
鱼群摄食强度分类模型
精准投喂
MobileViT
BiLSTM
CBAM
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职称材料
题名
基于MobileViT-CBAM的枇杷表面缺陷检测方法
被引量：
3
1
作者
赵茂程
邹涛
齐亮
汪希伟
李大伟
机构
南京林业大学机械电子工程学院
南京林业大学金埔研究院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期420-427,共8页
基金
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(23)1027)
国家自然科学基金项目(32102071)
+1 种基金
金埔研究院研究专项资金项目(NLJP0005)
水杉师资科研启动项目(163040193、163040194)。
文摘
为实现枇杷采后快速、准确筛选,本文以MobileViT为主干特征提取网络,通过分别在Layer1和Layer2层之后嵌入注意力模块CBAM(Convolutional block attention module),强化网络在通道和空间上对细节特征的提取能力,构建了一种轻量化网络模型MobileViT-CBAM。相较于MobileViT,在验证集和测试集上本文方法对疤痕、机械伤、腐烂等缺陷果的识别准确率分别提高1.17、1.23个百分点。试验结果表明,MobileViT-CBAM模型与VGG16、ResNet34、MobileNetV2相比较,准确率最高(97.86%),同时兼具内存占用量小(3.768 MB)、推理时间短(每幅图像需42 ms)的优势。该轻量化网络模型可部署于嵌入式系统。本研究为构建枇杷在线检测系统提供了缺陷识别理论基础,为枇杷等农产品外部品质检测提供了一个高效、准确的方法。
关键词
枇杷
mobilevit-cbam
缺陷检测
轻量化
Keywords
loquat
mobilevit-cbam
defect detection
lightweight
分类号
S789 [农业科学—林学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于MobileViT-CBAM-BiLSTM的开放式养殖环境鱼群摄食强度分类模型
被引量：
4
2
作者
徐立鸿
黄志尊
龙伟
蒋林华
童欣
机构
湖州师范学院信息工程学院
同济大学电子与信息工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期147-153,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62373286、62175037)
湖州市重点研发计划农业“双强”专项(2022ZD2060)。
文摘
鱼群摄食的精准投喂技术是实现智慧化水产养殖的一项关键技术。大多数精准投喂模型都是基于水质较清晰的室内养殖池,不太适用于开放式养殖环境。本研究通过水上视角采集构建了一套开放式池塘数据集,并对数据集进行数据增强增加其多样性,然后在轻量化神经网络MobileViT基础上,将CBAM注意力模块与MV2模块结合设计了CBAM-MV2模块,并嵌入BiLSTM循环神经网络用于识别分类,提出改进的MobileViT-CBAM-BiLSTM模型,提高了模型预测能力、鲁棒性和泛化性能,实现了鱼群摄食行为的三分类。实验结果显示,改进后MobileViT在采集的视频帧数据集上明显优于改进前的MobileViT,准确率98.61%,宏F1值达98.79%,相对于原始MobileViT准确率提高6.33个百分点,宏F1值提高6.75个百分点。
关键词
鱼群摄食强度分类模型
精准投喂
MobileViT
BiLSTM
CBAM
Keywords
classification model of fish feeding intensity
precision feeding
MobileViT
BiLSTM
CBAM
分类号
S951.2 [农业科学—水产养殖]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MobileViT-CBAM的枇杷表面缺陷检测方法
赵茂程
邹涛
齐亮
汪希伟
李大伟
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MobileViT-CBAM-BiLSTM的开放式养殖环境鱼群摄食强度分类模型
徐立鸿
黄志尊
龙伟
蒋林华
童欣
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
已选择
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