基于DETR網(wǎng)絡(luò)的棉花頂芽精準(zhǔn)識(shí)別方法

摘要： 針對(duì)復(fù)雜環(huán)境及應(yīng)對(duì)不同生長(zhǎng)期的棉花頂芽識(shí)別上存在檢測(cè)精度不足、魯棒性差的問題，提出一種基于DETR網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)棉花頂芽識(shí)別模型。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）技術(shù)從棉花頂芽圖像中提取關(guān)鍵特征，并運(yùn)用Transformer模型架構(gòu)在復(fù)雜背景中捕捉頂芽形態(tài)之間的相互關(guān)系，減少特征信息丟失；采用二分匹配損失函數(shù)和端到端的優(yōu)化方法來提升模型的識(shí)別精度；在模型主干網(wǎng)絡(luò)中融合DCNv2可變形卷積... （共6頁）