[发明专利]一种基于卷积网络的葡萄病斑检测方法在审
| 申请号： | 202210498101.0 | 申请日： | 2022-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN114861883A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 朱节中;黄凤星;余晓栋;杨再强 | 申请（专利权）人： | 无锡学院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06V20/40;G06V20/52 |
| 代理公司： | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 | 代理人： | 乔炜;张立荣 |
| 地址： | 214105 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积网络的葡萄病斑检测方法，该方法首先获取待检测的葡萄叶片病害数据集和相应的标注掩码图片；然后将数据集随机划分为训练集和测试集两部分；然后构建卷积神经网络，该卷积神经网络包括编码器和解码器，所述编码器包括特征提取器和自注意力模块，所述特征提取器包括两个卷积层和Mish激活函数；所述解码器由上采样和一个特征提取器组成；再将训练集数据输入到上述卷积神经网络中进行训练，并通过Dice损失函数计算网络中输出的Mask图片与对应标注掩码图片Mi中的每个子像素点的差值；同时将计算出来的差值通过反向传播对每一个卷积核进行更新；最后，测试准确率，该方法快捷、高效且相比于现有方法具有更好的泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 网络 葡萄 检测 方法 | ||
【主权项】：
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