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申请/专利权人：江西德都食品科技有限公司
摘要：本发明提出一种基于优化YOLOX网络的白莲莲蓬遥感识别提取方法和系统。其中，方法包括：收集莲蓬图像并对其进行数据增强和标签标注，获得莲蓬图像数据集；将所述莲蓬图像数据集划分成训练集和测试集；构建YOLOX莲蓬检测网络模型；通过在所述YOLOX莲蓬检测网络模型中添加CA注意力机制和ASFF特征融合层，得到优化的YOLOX目标检测网络；引用所述训练集对所述优化的YOLOX目标检测网络进行训练；应用所述测试集对训练后的优化的YOLOX目标检测网络进行测试和评估，得到莲蓬图像检测结果。本发明提出的方案能够通过融入了CA注意力机制和ASFF特征融合模块显著增强网络对小型莲蓬目标的检测灵敏度和识别准确性。
主权项：1.一种基于优化YOLOX网络的白莲莲蓬遥感识别提取方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、收集莲蓬图像并对其进行数据增强和标签标注，获得莲蓬图像数据集；将所述莲蓬图像数据集划分成训练集和测试集；步骤S2、通过将Input层以CSPDarkNet53作为基础架构的骨干网络、采纳了FPN+PAN的复合结构方案的特征加强网络和输出预测层有序衔接，构建YOLOX莲蓬检测网络模型；步骤S3、通过在所述YOLOX莲蓬检测网络模型中添加CA注意力机制和ASFF特征融合层，得到优化的YOLOX目标检测网络；步骤S4、引用所述训练集对所述优化的YOLOX目标检测网络进行训练；步骤S5、应用所述测试集对训练后的优化的YOLOX目标检测网络进行测试和评估，得到莲蓬图像检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西德都食品科技有限公司 一种基于优化YOLOX网络的白莲莲蓬遥感识别提取方法和系统
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