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基于池化视觉Transformer林业害虫识别检测方法

摘要

本发明公开了一种基于池化视觉Transformer林业害虫识别检测方法,该方法的目的是为了判别检测不同时期和不同种类的林业害虫。该方法的主要步骤包括:采用不同时期和不同种类的数据集,将其合理的划分为训练集和验证集;使用样本增强技术,将训练集图片进行扩充;提出基于预训练PiT神经网络模型的林业害虫识别特征提取方法,采用改进的迁移学习的方法在已经训练好模型的基础上,用新的数据集对初始化模型进行二次训练得到林业害虫识别分类器;利用测试集对模型参数进行微调。采用这种方法能快速准确的对林业害虫的种类和时期进行识别,对所采集的图像数据要求较低。

著录项

  • 公开/公告号CN114092799A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长春工业大学;

    申请/专利号CN202111258876.2

  • 发明设计人 王贵参;杨承林;王红梅;

    申请日2021-10-28

  • 分类号G06V20/10(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 130000 吉林省长春市朝阳区延安大街2055号长春工业大学

  • 入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06V20/10 专利申请号:2021112588762 申请日:20211028

    实质审查的生效

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