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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了一种用于农业领域不同植物叶片和不同害虫的分类方法及装置，方法包括：获取数据集并进行预处理；对数据集进行数据增强；构建基于自注意力机制的VisionTransformer骨干网络，提取图像的特征；通过显著性特征筛选引擎来选择骨干网络编码特征中最具辨别性区域对应的令牌用于分类；通过视觉结构感知器对选择出的令牌进行视觉结构感知来提取图像中对象的整体结构以辅助分类；对显著性特征筛选引擎和视觉结构感知器生成的特征进行随机部分交换丰富特征组合模式，并用可学习的参数将两部分的特征进行融合用于网络训练，利用训练后的网络对不同植物叶片和不同害虫进行分类。本发明可以对不同的植物叶片和病虫害图像进行高精度自动分类。

主权项：1.用于农业领域不同植物叶片和不同害虫的分类方法，其特征在于，包括下述步骤：获取植物叶片数据集和农业害虫数据集并进行预处理；对数据集进行数据增强；构建基于自注意力机制的VisionTransformer骨干网络，将增强后的数据集输入至VisionTransformer骨干网络提取图像的特征；所述VisionTransformer骨干网络包括一个PatchEmbedding层和多个TransformerEncoder层；每个TransformerEncoder层包括一个多头自注意力层MHA和一个多层感知机MLP，MHA利用多个注意力头并行进行处理输入，捕捉不同子空间的信息，MLP由线性层和非线性激活函数组成，用于进一步处理注意力机制的输出；在PatchEmbedding层中，每个图像块都被编码成为一个D维的令牌，在之后的所有TransformerEncoder层中，每个令牌都保持这个维度，Encoder编码结束之后，附加的D维的分类令牌就作为表示整张图像特征的向量用于分类；通过显著性特征筛选引擎来选择骨干网络编码特征中最具辨别性区域对应的令牌用于分类；通过视觉结构感知器对选择出的令牌进行视觉结构感知来提取图像中对象的整体结构以辅助分类；对显著性特征筛选引擎和视觉结构感知器生成的特征进行随机部分交换丰富特征组合模式，并用可学习的参数将两部分的特征进行融合用于模型训练，利用训练好的模型对不同植物叶片和不同害虫进行分类。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 用于农业领域植物叶片和害虫类别的智能识别方法及装置