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基于Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法研究
1
作者
黄书琴
黄福乐
+2 位作者
罗柳茗
覃锋
李岩舟
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第6期208-215,共8页
为提高自然环境下蔗田杂草检测准确率,提出一种基于改进的Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法。在特征提取阶段使用BFP模块均衡各级语义特征来加强对杂草图像深层特征的提取;采用DLA策略动态调整网络的标签预测阈值,解决训练前期正样本稀...
为提高自然环境下蔗田杂草检测准确率,提出一种基于改进的Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法。在特征提取阶段使用BFP模块均衡各级语义特征来加强对杂草图像深层特征的提取;采用DLA策略动态调整网络的标签预测阈值,解决训练前期正样本稀缺问题;使用Soft-NMS对模型进行优化,通过改进原模型的NMS减少单类目标漏检并提高目标定位精度。试验结果表明,优化后算法的mAP值达81.3%,与原Faster R-CNN算法相比,精度提升6.2%,平均每幅图像测试耗时0.132 s,且在AP 50、AP s、AP l指标上分别有6.5%、4.7%、5.1%的提高。改进后的算法具有较高的检测精度和稳定性,可以满足复杂自然环境下的蔗田杂草检测需求。
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关键词
杂草检测
Faster
R-CNN
均衡特征金字塔
动态分配标签策略
软非极大抑制
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职称材料
题名
基于Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法研究
1
作者
黄书琴
黄福乐
罗柳茗
覃锋
李岩舟
机构
广西大学机械工程学院
南宁学院智能制造学院
中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心)
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第6期208-215,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2301100)
广西科技重大专项经费资助(桂科AA22117007,桂科AA22117005)。
文摘
为提高自然环境下蔗田杂草检测准确率,提出一种基于改进的Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法。在特征提取阶段使用BFP模块均衡各级语义特征来加强对杂草图像深层特征的提取;采用DLA策略动态调整网络的标签预测阈值,解决训练前期正样本稀缺问题;使用Soft-NMS对模型进行优化,通过改进原模型的NMS减少单类目标漏检并提高目标定位精度。试验结果表明,优化后算法的mAP值达81.3%,与原Faster R-CNN算法相比,精度提升6.2%,平均每幅图像测试耗时0.132 s,且在AP 50、AP s、AP l指标上分别有6.5%、4.7%、5.1%的提高。改进后的算法具有较高的检测精度和稳定性,可以满足复杂自然环境下的蔗田杂草检测需求。
关键词
杂草检测
Faster
R-CNN
均衡特征金字塔
动态分配标签策略
软非极大抑制
Keywords
weeds detection
Faster R-CNN
balanced feature pyramid
dynamic label assignment
soft non-maximum suppression
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法研究
黄书琴
黄福乐
罗柳茗
覃锋
李岩舟
《中国农机化学报》
北大核心
2024
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