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申请/专利权人：上海应用技术大学
摘要：本发明公开了一种基于多任务优化的萱草叶片病害检测方法，包括构建一个轻量级的特征提取骨干网络和一个路径聚合网络；构建一个语义分割模块，将骨干网络的第五个尺度层次特征图输入到语义分割模块，对病害目标所在的叶片进行分割，输出病害叶片的像素级分类切割图，在模型训练过程中引导网络的注意力集中至病害叶片上；构建经过任务解耦的目标检测模块，实现对病害目标的准确检测和定位；构建一个用于训练时约束参数优化方向的损失函数，将模型进行特征提取的注意力集中到病害叶片上。本发明构建了一个浅层全局空间关联信息骨干网络，能够有效地对现实场景中的病害、叶片和背景进行区分，降低参数量和计算量，以及降低算法对背景物体的误检率。
主权项：1.一种基于多任务优化的萱草叶片病害检测方法，其特征在于：包括，基于可分离的自注意力机制构建一个轻量级的特征提取骨干网络，在骨干网络中，以下采样模块为分界点，分成五个尺度层次；构建一个路径聚合网络，包括自底向上的融合路径和自顶向下的融合路径；构建一个语义分割模块，将骨干网络的第五个尺度层次特征图M5输入到语义分割模块，对病害目标所在的叶片进行分割，输出病害叶片的像素级分类切割图；构建一个经过任务解耦的目标检测模块，实现对病害目标的准确检测和定位；构建一个用于训练时约束参数优化方向的总损失函数，将模型进行特征提取的注意力集中到病害叶片上。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海应用技术大学 一种基于多任务优化的萱草叶片病害检测方法及系统
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