基于改進(jìn)BiSeNetV2的甜菜與雜草識(shí)別方法研究

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摘要：針對(duì)現(xiàn)有的語義分割網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜光照條件下識(shí)別實(shí)時(shí)性差、對(duì)雜草與作物重疊區(qū)域易誤分類的問題，以甜菜和雜草作為識(shí)別對(duì)象，提出融合頻率特征的實(shí)時(shí)分割網(wǎng)絡(luò)FA—BiSeNetV2。首先，以BiSeNetV2模型中的語義分支為出發(fā)點(diǎn)，在各聚集擴(kuò)展層后加入二維離散余弦變化層提取出不同層次的頻率特征；其次，對(duì)頻率特征采用自適應(yīng)頻率處理模塊以解析場(chǎng)景數(shù)據(jù)分布，將處理后的各階段頻率特征加權(quán)求和得到多層次頻率特征；最后，采用多尺度空間頻率融合模塊對(duì)聚合層特征和多層次頻率特征從全局和局部?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)空間特征重構(gòu)。（剩余11497字）