基本信息:
- 专利标题： 基于尺度交互蒸馏网络的薄壳山核桃果形识别方法及系统
- 申请号：CN202410325585.8 申请日：2024-03-21
- 公开(公告)号：CN117953383B 公开(公告)日：2024-06-04
- 发明人： 陈智坤 , 赵宁 , 井光花 , 路强强 , 张昭 , 周莎
- 申请人： 陕西省西安植物园（陕西省植物研究所）
- 申请人地址： 陕西省西安市翠华南路17号
- 专利权人： 陕西省西安植物园（陕西省植物研究所）
- 当前专利权人： 陕西省西安植物园（陕西省植物研究所）
- 当前专利权人地址： 陕西省西安市翠华南路17号
- 代理机构： 南京国润知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
- 代理人： 刘萍
- 主分类号： G06V20/10
- IPC分类号： G06V20/10 ; G06V10/25 ; G06V10/42 ; G06V10/44 ; G06V10/52 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/0455 ; G06N3/0464 ; G06N3/096
摘要：
本发明公开了基于尺度交互蒸馏网络的薄壳山核桃果形识别方法及系统，属于信息处理和图像识别技术领域，包括步骤：构建薄壳山核桃果形识别数据集，并划分训练样本集、验证集和测试集；提取全局上下文特征；从全局图像中采样得到局部图像；提取局部上下文特征；利用多尺度上下文注意力融合模块将全局和局部上下文特征进行融合得到鲁棒性和判别性表征；利用鲁棒性和判别性表征进行薄壳山核桃果形识别，并利用尺度知识蒸馏方案提取全局和局部上下文特征之间的预测分布。本发明克服了多尺度全局及局部特征的预测不一致性和融合效率低的难题，能够有效地学习具有尺度无关性的鲁棒性和判别性特征，提高薄壳山核桃果形识别的精度。
公开/授权文献:
- CN117953383A 基于尺度交互蒸馏网络的薄壳山核桃果形识别方法及系统 公开/授权日：2024-04-30