一种基于深度多层特征融合学习的小麦麦蜘蛛检测方法

摘要

本发明涉及一种基于深度多层特征融合学习的小麦麦蜘蛛检测方法，与现有技术相比解决了尚无针对不同级别特征层的特征进行融合学习的缺陷。本发明包括以下步骤：小麦麦蜘蛛图像的收集；通过标记软件对麦蜘蛛在训练图像中进行具体位置的标记；构造小麦麦蜘蛛图像检测模型，构造基于Faster‑RCNN方法通过融合不同级别特征层特征的检测模型；待检测小麦图像的收集；麦蜘蛛在图像中具体位置的检测。本发明提升了深度网络模型的检测能力，提高了小麦麦蜘蛛这种小目标的检测率。