[发明专利]一种基于RetinaNet模型的麦蜘蛛图像检测方法有效
| 申请号： | 202210664056.1 | 申请日： | 2022-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN114743023B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 庞登浩;王弘;孟浩;陈鹏;梁栋;徐超;王海涛 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于RetinaNet模型的麦蜘蛛图像检测方法，与现有技术相比解决了针对麦蜘蛛图像检测效率低、鲁棒性差的缺陷。本发明包括以下步骤：麦蜘蛛图像样本的获取和预处理；麦蜘蛛图像样本的扩充；麦蜘蛛图像检测模型的构建；麦蜘蛛图像检测模型的训练；待检测图像的获取；麦蜘蛛图像检测结果的获得。本发明将多头自注意力模块与残差网络融合，组成了一个新颖的并行骨干网络架构，利用高分辨率的特征图提取小目标的特征，基于交互特征图之间的上下文信息，通过重新设计更符合小目标的锚框，实现了更高效、更准确的麦蜘蛛虫害图像检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 retinanet 模型 蜘蛛 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
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