基于Vision Transformer模型的植物叶片病害检测分类方法.pdf
Ro****44
亲,该文档总共12页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于Vision Transformer模型的植物叶片病害检测分类方法.pdf
本发明涉及复杂环境下植物叶片病害检测和分类领域,具体为基于VisionTransformer模型的植物叶片病害检测分类方法,本方法以VisionTransformer模型进行特征提取和利用全连接层神经网络作为分类器对植物叶片病害识别分类。本发明通过采用新型VisionTransformer作为特征提取器,全连接网络作为分类器,搭配病害数据库,实现了以下目的:(1)对摄像机采集到原始图像,利用经典数字图像算法对原始图像经行预处理操作,提高送入网络图像数据的可检测性以及最大限度的简化数据;(2)使用新型视觉T
一种基于Transformer的农作物叶片病害检测方法.pdf
本发明公开了一种基于Transformer的农作物叶片病害检测方法,涉及农作物病害检测技术领域,包括以下步骤:S1、获取n幅用于模型训练的农作物叶片图像;S2、构建初始的叶片病害检测模型;S3、利用样本集训练初始的叶片病害检测模型,从而得到训练完成的叶片病害检测模型;S4、利用训练完成的叶片病害检测模型对待检测的农作物叶片图像进行检测,得到农作物叶片图像中农作物叶片病害检测结果。本发明模型采用编码器和解码器结构,编码器主要采用Transformer完成特征的提取工作,相较于传统的卷积神经网络速度更快,参数
基于多分类SVM的石榴叶片病害检测方法.docx
基于多分类SVM的石榴叶片病害检测方法基于多分类SVM的石榴叶片病害检测方法摘要:随着农业科技的发展,石榴栽培越来越受到农民的重视。而石榴叶片病害的快速准确检测对保证石榴栽培的高效、健康发展至关重要。本文提出了一种基于多分类SVM的石榴叶片病害检测方法。该方法首先通过图像分割技术和特征提取算法获取石榴叶片的特征向量,然后采用多分类SVM算法进行分类。实验结果表明,本文提出的方法在石榴叶片病害检测中取得了较好的效果。关键词:石榴叶片病害检测;多分类SVM;图像分割;特征提取1.引言石榴是一种富含营养的水果,
基于紧凑型Vision Transformer的细粒度视觉分类研究.docx
基于紧凑型VisionTransformer的细粒度视觉分类研究摘要:本文以细粒度视觉分类为研究对象,提出了基于紧凑型VisionTransformer的方法。该方法使用Transformer编码器来提取图像中的特征,并通过一个分类头来进行分类。相比于传统的卷积神经网络,该方法具有更好的效果和更高的计算效率。实验结果表明,在多个数据集上,该方法都可以获得优于传统方法的性能。关键词:细粒度视觉分类,VisionTransformer,Transformer编码器,深度学习引言:细粒度视觉分类是一项重要的计算
基于SSD的苹果叶片病害检测方法.docx
基于SSD的苹果叶片病害检测方法摘要:苹果叶片病害是影响苹果产量和质量的重要因素之一,传统的病害检测方法需要人工观察和诊断,效率低下和误差大。本文提出一种基于SSD神经网络的苹果叶片病害检测方法,该方法可以实现自动化检测和分类,提高检测效率和准确性。实验结果表明,该方法能够快速准确地识别苹果叶片的健康和不健康状态,可以为苹果种植业提供有力的技术支持和应用前景。关键词:苹果叶片病害检测;SSD神经网络;自动化检测;分类准确性;技术应用引言:苹果是我国主要的经济作物之一,其产量和质量对农业经济和农民收入都具有