基于多尺度注意力和深度可分離卷積的農(nóng)田雜草檢測(cè)

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摘要：農(nóng)田雜草根除是促進(jìn)農(nóng)業(yè)穩(wěn)定生產(chǎn)的前提。由于雜草種類多，且相同物種因大小、顏色和位置的變化多樣，導(dǎo)致傳統(tǒng)農(nóng)田雜草檢測(cè)算法性能不高。提出一種基于多尺度注意力和深度可分離卷積的農(nóng)田雜草檢測(cè)算法。首先，利用深度可分離卷積改進(jìn)主干網(wǎng)絡(luò)VGG-16，降低模型參數(shù)量，加快模型的訓(xùn)練；然后，采用多尺度注意力模塊提取雜草的多尺度特征，增強(qiáng)模型對(duì)形態(tài)圖像特征的捕獲能力。（剩余10086字）