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公开(公告)号：CN115249240A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210838266.8
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向单株大豆密集豆荚的自动检测方法，采用一种融合可变形递归特征金字塔网络与边界框优化网络的深度学习目标检测算法实现单株豆荚检测方。首先，针对姿态多变的被遮挡豆荚，采用可变形递归金字塔网络DRFP(Deformable Recursive Feature Pyramid)在骨干网络中使用可变形卷积自适应的捕捉豆荚区域以提取特征，并构造递归金字塔结构进行特征融合；其次采用边界框优化网络，基于可变焦点检测网络(VFNet)框架在位置框回归的网络分支融合斥力损失函数(Repulsion Loss)，改进了检测框位置回归损失函数，缓解豆荚密集区域预测框之间的相互影响。最后，模型测试阶段采用一种新的柔性距离交并比非极大值抑制算法(SDIoU‑NMS)，提高预测框的生成与筛选质量。
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