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申请/专利权人：中国农业大学;华南农业大学
摘要：本发明公开了一种面向番茄育种生物胁迫检测的改进鱼鹰搜索网络学习率优化方法，涉及卷积神经网络超参数优化领域，采集番茄育种生物胁迫数据，标注病害、虫害、杂草和部分健康叶片，获取原始数据集并按比例分为训练集、验证集和测试集；通过混合数据增强方法扩充训练集，获得增强后的数据集；引入通道注意力机制优化YOLOv4，构建YOLO_SE；利用Tent混沌映射和Lévy飞行策略改进鱼鹰搜索算法的初始化和位置更新方式；以验证集的最佳mAP为评价指标，利用鱼鹰搜索算法产生YOLO_SE的最优学习率；用最优学习率训练的模型检测图像中的番茄育种生物胁迫。本申请提高了深度学习任务下参数优化的全局搜索能力，改善了YOLO_SE性能。
主权项：1.一种面向番茄育种生物胁迫检测的改进鱼鹰搜索网络学习率优化方法，其特征在于，该方法步骤如下：步骤1、采集番茄育种生物胁迫数据，标注所述番茄育种生物胁迫数据中样本图像内的病害叶片、害虫、杂草和部分健康叶片，获取原始数据集并按照比例划分为训练集、验证集和测试集；步骤2、采用基于CycleGAN的病害叶片特征迁移策略和基于泊松融合的小目标过采样策略，通过混合数据增强方法实现训练样本数量扩充和类别比例均衡，获得增强后的番茄育种生物胁迫数据集；步骤3、引入通道注意力机制优化YOLOv4模型，构建番茄育种生物胁迫检测网络模型YOLO_SE；步骤4、利用Tent混沌映射和Lévy飞行策略，分别改进鱼鹰搜索算法的初始化和位置更新方式；步骤5、使用所述鱼鹰搜索算法产生所述YOLO_SE的初始学习率候选解，以验证集的最佳mAP为评价指标，经过连续迭代得到最优学习率；步骤6、将所述最优学习率设为所述YOLO_SE的初始学习率，使用增强后的训练集样本训练，并使用获得的模型检测实时视频流中单张图像的番茄育种生物胁迫信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 华南农业大学 一种面向番茄育种生物胁迫检测的改进鱼鹰搜索网络学习率优化方法
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