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申请/专利权人：中国农业大学
摘要：本发明公开了一种基于Transformer架构的快速蝗虫检测模型的建立方法，属于图像识别领域，包括数据收集，在不同的自然环境收集蝗虫的图像；数据标注，对收集到的图像进行数据标注；数据预处理，采用归一化、去噪和数据增强对图像进行预处理；基于Transformer架构进行蝗虫检测模型的结构设计；移动平台部署，包括模型剪枝、模型量化、模型蒸馏、为蝗虫检测模型选择TensorFlowLite作为部署框架和开发移动应用程序。本发明采用上述的一种基于Transformer架构的快速蝗虫检测模型的建立方法，解决现有蝗虫识别技术在复杂背景和小物体检测方面存在的不足，以及样本不平衡问题对模型识别性能的影响，提高蝗虫识别的准确率和效率，为农业害虫防治工作提供有力的技术支持。
主权项：1.一种基于Transformer架构的快速蝗虫检测模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集，采用多种设备在不同的自然环境收集蝗虫的图像；S2、数据标注，对收集到的图像进行数据标注，数据标注的流程包括初步标注和标注审查；S3、数据预处理，采用归一化、去噪和数据增强对图像进行预处理，去噪包括滤波，数据增强包括图像旋转、图像缩放和图像翻转；S4、基于Transformer架构进行蝗虫检测模型的结构设计，包括自适应注意力机制、动态头部结构和高级损失函数，通过Transformer架构对图像进行特征提取，利用自适应注意力机制和动态头部结构对特征进行进一步处理，再使用改进的注意力高级损失函数对蝗虫检测模型进行训练；S5、移动平台部署，包括对蝗虫检测模型进行剪枝、对蝗虫检测模型进行量化、对蝗虫检测模型进行蒸馏、为蝗虫检测模型选择TensorFlowLite作为部署框架和开发移动应用程序。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 一种基于Transformer架构的快速蝗虫检测模型的建立方法
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