[发明专利]一种基于Transformer的农作物叶片病害检测方法在审
| 申请号： | 202211385848.1 | 申请日： | 2022-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN115620146A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 朱节中;黄凤星;杨再强;余晓栋 | 申请（专利权）人： | 无锡学院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/22;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 彭晓勤 |
| 地址： | 214105 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 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，参数量更少；在解码器中，利用Transformer输出特征图进行特征融合的部分采用通道注意力机制，能够很好的减少模型参数量同时不会使性能下降。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 transformer 农作物 叶片 病害 检测 方法 | ||
【主权项】：
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