基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Image classification method for tomato leaf deficient nutrient elements based on attention mechanism and multi-scale feature fusion
针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networksbased on Attention Mechanism,MSFF-AM-CNNs)的番茄叶片缺素图像分类方法.首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构(Multi-Scale …查看全部>>
韩旭;赵春江;吴华瑞;朱华吉;张燕
西北农林科技大学信息工程学院,杨凌 712100国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097北京市农业信息技术研究中心,北京 100097西北农林科技大学信息工程学院,杨凌 712100国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097
信息技术与安全科学
图像识别缺素蔬菜多尺度特征融合注意力机制卷积神经网络
《农业工程学报》 2021 (17)
177-188,12
国家重点研发计划资助(2020YFD1100602)国家自然科学基金资助(61871041)财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系资助(CARS-23-C06)
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