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申请/专利权人：南京农业大学

摘要：本发明公开了一种大豆顶芽检测模型训练方法、装置、设备及介质。通过构建包括大豆顶芽图像和大豆顶芽图像对应的大豆顶芽检测标签的大豆顶芽检测数据集；构建大豆检测模型；基于训练过程中的大豆顶芽检测模型得到大豆顶芽图像对应的检测预测结果；基于大豆顶芽图像对应的检测预测结果和大豆顶芽检测标签确定大豆顶芽图像对应的交并比；确定大豆顶芽图像对应的目标区域和背景区域；基于大豆顶芽图像对应的交并比和大豆顶芽图像对应的目标区域和背景区域之间的特征差异生成适应性区域增强损失函数；基于适应性区域增强损失函数对训练过程中的大豆顶芽检测模型进行参数调节。本发明可以提高大豆检测模型的检测精度和泛化性。

主权项：1.一种大豆顶芽检测模型训练方法，其特征在于，包括：构建大豆顶芽检测数据集，所述大豆顶芽检测数据集包括大豆顶芽图像和所述大豆顶芽图像对应的大豆顶芽检测标签；构建大豆检测模型；其中，所述大豆检测模型包括主干网络模块、颈部网络模块和头部网络模块；所述主干网络模块包括多个卷积层，所述主干网络模块中的至少部分卷积层为组卷积层；所述颈部网络模块包括特征金字塔网络模块和上下文增强模块；其中，所述主干网络模块，用于对所述大豆顶芽图像进行特征提取，得到特征图；所述颈部网络模块用于对所述特征图进行多尺度特征融合；其中，所述特征金字塔网络模块用于提取多个尺度的特征图；所述上下文增强模块用于基于至少一个尺度的所述特征图获取上下文信息，并基于所述上下文信息对多个尺度的所述特征图分别进行增强；所述头部网络模块，用于输出检测预测结果；基于所述大豆顶芽检测数据集对所述大豆检测模型进行训练，得到训练好的大豆顶芽检测模型，在训练过程中：基于训练过程中的所述大豆顶芽检测模型对所述大豆顶芽图像进行预测处理，得到所述大豆顶芽图像对应的检测预测结果；基于所述大豆顶芽图像对应的检测预测结果和大豆顶芽检测标签，确定所述大豆顶芽图像对应的交并比；基于所述大豆顶芽图像对应的大豆顶芽检测标签，确定所述大豆顶芽图像对应的目标区域和背景区域；基于所述大豆顶芽图像对应的交并比和所述大豆顶芽图像对应的目标区域和背景区域之间的特征差异生成适应性区域增强损失函数；基于所述适应性区域增强损失函数对训练过程中的所述大豆顶芽检测模型进行参数调节；其中，所述基于所述大豆顶芽图像对应的交并比和所述大豆顶芽图像对应的目标区域和背景区域之间的特征差异生成适应性区域增强损失函数，包括：基于预设数值与所述大豆顶芽图像对应的交并比确定交并比损失项；其中，当所述预设数值为常数1，则所述交并比损失项表示为；基于第一预设参数和所述特征差异确定指数函数的幂次项，基于所述幂次项得到对应的指数函数；基于所述指数函数与第二预设参数确定区域增强因子；其中，所述区域增强因子表示为；所述表征第一预设参数，所述表征第二预设参数，所述表征特征差异；基于所述交并比损失项与所述区域增强因子确定所述适应性区域增强损失函数；其中，所述适应性区域增强损失函数表示为：。

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