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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
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 114743023 B
(45)授权公告日 2022.08.26
(21)申请号 202210664056.1 G06V 10/764 (2022.01)
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