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基于空间特征融合ViT的枸杞虫害细粒度分类方法

文献类型： 中文期刊

作者： 孙露露;刘建平;周国民;王健;刘立波

作者机构：

关键词： 枸杞;视觉Transformer;细粒度图像分类;空间特征融合;数据增强

期刊名称：农业大数据学报

ISSN： 2096-6369

年卷期： 2024 年 6 卷 04 期

页码：

收录情况： 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 针对枸杞种植中面临的虫害细粒度分类难题，提出了一种农业虫害细粒度分类模型——基于空间特征融合的数据增强视觉Transformer(ESF-ViT)。首先，该模型利用自注意力机制裁剪出前景目标的图片以增强图像输入，补充更多细节表示；其次，结合自注意力机制与图卷积网络提取害虫区域的空间信息，学习害虫的空间姿态特征。为了验证本文所提模型的有效性，在CUB-200-2011、IP102以及宁夏枸杞虫害数据集WPIT9K上开展实验研究，实验结果表明本文所提方法相比基础ViT模型分别提升了1.83%、2.09%和2.01%，并且超越了现有最新的虫害分类模型。所提模型能够有效地解决农业虫害识别领域中的细粒度虫害图像分类问题，为虫害的高效监测预警提供视觉模型。

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