【摘 要】
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为了解决水稻害虫识别目标小而导致算法识别精度相对较低的问题,通过多种优化算法改进级联R-CNN的结构,提出了一种基于级联R-CNN的水稻害虫检测算法。首先通过特征金字塔优化提取的小目标特征,其次用ROI Align替换特征提取模型中的ROI池化,减少小目标特征的丢失,最后用Soft-NMS减少重叠目标对小目标丢失的影响。实验表明,该方法能够有效的识别和检测复杂背景下的水稻害虫,且多种害虫准确率平均
【机 构】
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黑龙江八一农垦大学信息与电气学院,大庆 163319
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为了解决水稻害虫识别目标小而导致算法识别精度相对较低的问题,通过多种优化算法改进级联R-CNN的结构,提出了一种基于级联R-CNN的水稻害虫检测算法。首先通过特征金字塔优化提取的小目标特征,其次用ROI Align替换特征提取模型中的ROI池化,减少小目标特征的丢失,最后用Soft-NMS减少重叠目标对小目标丢失的影响。实验表明,该方法能够有效的识别和检测复杂背景下的水稻害虫,且多种害虫准确率平均值mAP达到94.15%。
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