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本发明属于智慧农业领域,提供了一种能够缓和表达瓶颈的目标果实检测方法及系统。该方法包括:建立训练数据集:获取目标图像,并进行预处理,得到训练数据集;目标果实检测模型的构建:以轻量级网络ReXNet和FPN特征网络作为特征提取网络,得到不同尺度大小的特征图;FPN特征网络的输出连接fovea头部预测网络,根据ATSS自适应样本选择法得到的正样本区域,将每一个正样本通过fovea头部预测网络,得到目标类别和边界框的预测;模型训练:采用训练数据集对构建的目标果实检测模型进行训练,调整参数直至目标果实检
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113221961 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110425442.0
(22)申请日 2021.04.20
(71)申请人 山东
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