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申请/专利权人:吉林农业大学
摘要:本发明涉及一种虫子识别方法、电子设备及存储介质,其中,虫子识别方法包括:获取包含虫子的待识别图像;将待识别图像输入预设的虫子识别模型,以使虫子识别模型输出虫子识别结果;其中,虫子识别模型是基于改进的MobileVit3的YOLOv6模型,YOLOv6模型包括:骨干网络、颈部网络和头部网络,骨干网络为MobileVit3模型,用于提取待识别图像的图像特征,得到特征图像,颈部网络为RepGFPN网络,用于融合特征图像中的低级语义特征与高级语义特征,得到特征融合结果,头部网络用于基于特征融合结果输出检测结果。本申请实施例能够提升虫子识别的准确度,并减少计算资源的占用。
主权项:1.一种虫子识别方法,其特征在于,获取包含虫子的待识别图像;将所述待识别图像输入预设的虫子识别模型,以使所述虫子识别模型输出虫子识别结果;其中,所述虫子识别模型是基于改进的MobileVit3的YOLOv6模型,所述YOLOv6模型包括:骨干网络、颈部网络和头部网络,所述骨干网络为MobileVit3模型,用于提取所述待识别图像的图像特征,得到特征图像,所述颈部网络为RepGFPN网络,用于融合所述特征图像中的低级语义特征与高级语义特征,得到特征融合结果,所述头部网络用于基于所述特征融合结果输出所述虫子识别结果;将所述虫子识别结果上传至云服务器。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 吉林农业大学 虫子识别方法、电子设备及存储介质
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