【摘 要】
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随着深度学习带动视觉领域的高速发展,深度学习被应用到越来越多的领域,但胡蜂识别领域仍然缺乏针对性的自动化识别算法,缺少全面系统的数据集。本文提出针对胡蜂的实时细粒度识别算法,主要包括:基础特征提取模块,在ResNet-vd网络中插入non-local,在尽量不损失速度的前提下,提高基础网络提取高层语义特征的能力;注意力模块,在通道和空间两个维度引入注意力机制,提升模型特征表示和特征提取能力;特征图
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随着深度学习带动视觉领域的高速发展,深度学习被应用到越来越多的领域,但胡蜂识别领域仍然缺乏针对性的自动化识别算法,缺少全面系统的数据集。本文提出针对胡蜂的实时细粒度识别算法,主要包括:基础特征提取模块,在ResNet-vd网络中插入non-local,在尽量不损失速度的前提下,提高基础网络提取高层语义特征的能力;注意力模块,在通道和空间两个维度引入注意力机制,提升模型特征表示和特征提取能力;特征图采样模块,使用注意力图在原图采样,对判别区高分辨率突出显示,通过关注不同判别区的注意力图循环迭代异步细化图像细节;特征融合模块,使用双线性池化融合原图特征图和注意力图得到特征矩阵。我们还设计了包括使同一个类别中的同一个通道的注意力图专注于特定的领域的center loss在内的分类损失函数,提高分类精度。为了使模型在移动端应用速度更快,我们结合裁剪和知识蒸馏两种方式对模型压缩,提高模型速度。通过对比模型各个模块的消融实验结果,以及模型和其它细分类算法的对比实验结果,证明本文提出的方法在胡蜂识别表现上优于其它算法。最后本文构建了搭载胡蜂识别算法的移动端系统,提供用户识别胡蜂、上传数据等基本功能,性能稳定可靠,具有较高的实用性。
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