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申请/专利权人：新疆大学
摘要：本发明公开了一种轻量化杂草检测方法及装置，方法包括：采集杂草图片，使用Labelimg标记并构建数据集；设计新的通道注意力机制，使其获取杂草全局信息的能力得到增强；将轻量级小型语义分割模块融入到C2f特征提取层，其内部轻量的CG块在学习杂草边缘和周围上下文联合特征时，引入全局上下文特征；颈部网络优化，将具有双向交叉连接和快速归一化融合的特征金字塔网络改进到YOLOv8的Neck层，使其获取不同尺度提取特征并作加权融合；将SERMAttention、CG块和BiFPN模块与YOLOv8相结合，提出适用于农田杂草检测的轻量级LW‑YOLOv8模型，并在公共数据集上进行评估，基于轻量级LW‑YOLOv8模型实现对轻量化杂草的检测。装置包括：处理器和存储器。
主权项：1.一种轻量化杂草检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集杂草图片，使用Labelimg标记并构建数据集；设计新的通道注意力机制，使其获取杂草全局信息的能力得到增强；将轻量级小型语义分割模块融入到C2f特征提取层，其内部轻量的CG块在学习杂草边缘和周围上下文联合特征时，引入全局上下文特征；颈部网络优化，将具有双向交叉连接和快速归一化融合的特征金字塔网络改进到YOLOv8的Neck层，使其获取不同尺度提取特征并作加权融合；将SERMAttention、CG块和BiFPN模块与YOLOv8相结合，提出适用于农田杂草检测的轻量级LW-YOLOv8模型，并在公共数据集上进行评估，基于轻量级LW-YOLOv8模型实现对轻量化杂草的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 一种轻量化杂草检测方法及装置
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