融入全局相应归一化注意力机制的YOLOv5农作物害虫识别模型OA北大核心CSTPCD
针对YOLOv5(you only look once version five)模型在农作物害虫密集目标上的检测效果无法满足实际需求,以及训练过程中模型收敛速度较慢等问题,该研究提出了融入全局响应归一化(global response normalization,GRN)注意力机制的YOLOv5农作物害虫识别模型(YOLOv5-GRNS)。设计了融入GRN注意力机制的编码器(convolution three,C3)模块,提高对密集目标的识别精…查看全部>>
郭嘉璇;王蓉芳;南江华;李小虎;焦昶哲
西安电子科技大学人工智能学院,西安710071西安电子科技大学人工智能学院,西安710071陕西省渭南市蒲城县农业农村局,渭南715500陕西省渭南市蒲城县植保植检站,渭南715500西安电子科技大学人工智能学院,西安710071
农业科学
图像识别害虫检测YOLOv5GRN注意力密集小目标
《农业工程学报》 2024 (8)
P.159-170,12
国家自然科学基金项目(62176196)陕西省重点研发计划一般项目-农业领域(2023-YBNY-218,2023-YBNY-284)。
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