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申请/专利权人：南京农业大学
摘要：本申请所提供的用于植物种子的全时序检测方法及萌发活力评价系统，其利用YOLOv8模型处理植物种子图像，将模型的主干网络调整为更轻量级的Fasternet网络，以在对输入层处理所得图像进行特征提取时，构成倒置残差块结构，从而通过残差连接和非线性变换提升特征的表示能力；本申请在YOLOv8模型的特征增强模块对主干网络处理所得特征层进行池化和特征融合处理的过程中增加微小目标检测层，并在其后增设GAM注意力机制网络。由此，通过微小目标检测层所使用的160×160的特征图检测4×4以上的微小目标，通过扩大特征图尺寸提供更精细的空间信息，使算法能够更准确地定位和检测微小植物种子；通过GAM注意力机制网络进一步提高模型对微小植物种子萌发特征的表达能力。
主权项：1.一种用于植物种子的全时序检测方法，其特征在于，对采集获得的植物种子图像依次执行以下步骤：将植物种子图像输入至预先训练获得的YOLOv8模型中，依次由YOLOv8模型中的输入层（Input）接收待检测的番茄种子萌发图像，由YOLOv8模型中的主干网络（Backbone）对输入层处理所得图像进行特征提取，由YOLOv8模型中的特征增强模块（Neck）对主干网络处理所得特征层进行池化和特征融合，由YOLOv8模型中的输出层（Head）对特征增强模块处理所得数据进行预测和回归计算输出植物种子边界框及其所对应的检测结果；其中，所述主干网络由FasterNet网络构建；所述特征增强模块（Neck）中执行3次上采样处理，并在最后一次上采样处理之后添加有微小目标检测层，由所述微小目标检测层将上采样处理所获得的特征图与主干网络中第1层的输出进行拼接操作；所述特征增强模块（Neck）中还在微小目标检测层之后增设有GAM注意力机制网络，所述GAM注意力机制网络通过通道注意力处理和空间注意力处理，增强模型对特征图的空间和通道关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京农业大学 用于植物种子的全时序检测方法及萌发活力评价系统
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