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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明提供了一种基于改进DETR的大棚草莓果实目标检测算法，包括如下步骤：构建大棚草莓果实目标检测网络模型，将DETR的骨干网络残差网络ResNet改为金字塔卷积PyConv，采用激活函数Swiglu代替DETR中Transformer模块中的ReLU激活函数,将编码器中的自注意力机制改为分组查询注意力，将解码器中的第一个自注意力机制改为。建立训练集和验证集用于大棚草莓果实目标检测模型的训练与验证；使用梯度下降法对大棚草莓果实检测模型进行训练，并对所述训练集和或所述验证集进行检测、输出大棚草莓果实检测结果。本发明在小幅减少参数量和计算量的情况下，得到检测精度高的大棚草莓果实目标检测效果。
主权项：1.一种基于改进DETR的大棚草莓果实目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：构建大棚草莓果实目标检测网络模型，所述大棚草莓果实目标检测网络模型采用DETR作为基础框架，将DETR的骨干网络残差网络ResNet改为金字塔卷积PyConv；采用激活函数Swiglu代替DETR中Transformer模块中的ReLU激活函数；将编码器中的自注意力机制MHA改为分组查询注意力GQA；将解码器中的第一个自注意力机制MHA改为分组查询注意力GQA；建立训练集和验证集，用于大棚草莓果实目标检测模型的训练与检测验证；对大棚草莓果实检测模型进行训练，并对所述训练集和或所述验证集进行检测；利用训练好的大棚草莓果实目标检测模型检测目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于改进DETR的大棚草莓果实目标检测算法
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