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公开(公告)号:CN117876773A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410048232.8
申请日:2024-01-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/60 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于EfficienNetV2S的虫害细粒度识别方法,包括如下步骤:S1、收集农业昆虫图像,并预处理得到数据集;S2、构建细粒度分类模型,所述细粒度分类模型以EfficienNetV2‑S为主干网络,在EfficienNetV2‑S中带有SE注意力模块的MBConv模块嵌入一个多尺度注意力EMA模块,记为EMA‑MBConv;S3、将预处理后的数据集作为输入训练细粒度分类模型;S4、获取待识别的图像经预处理后,通过完成训练的细粒度分类模型进行昆虫分类。该方法解决实际农业中害虫种类多,背景复杂,类内差异大,类间差异小且数据分布不平衡导致害虫分类准确率低的问题。