摘要
本发明提供了一种稻田杂草识别方法、装置、计算机设备及存储介质,属于农作物识别领域,该方法包括:获取目标图像,构建RMS‑DETR模型;该模型包括Backbone模块、混合编码器和解码器;混合编码器包括特征提取模块和特征融合模块,特征提取模块用于提取多尺度特征;特征融合模块用于融合多尺度特征;该解码器用于对目标特征进行识别;对模型进行训练以获得杂草识别模型;将目标图像输入杂草识别模型,确定稻田杂草。通过构建RMS‑DETR模型,根据待检测的图像生成多尺度特征,有利于提取杂草的高层语义特征以及细节特征,并进行跨尺度融合,将不同层次的特征有机地结合,提升了模型的全面性能,增强了模型在小目标检测上的性能,提高了杂草识别的准确性。
技术关键词
稻田杂草识别方法
卷积神经网络结构
混合编码器
图像训练样本
特征提取模块
杂草图像
跨尺度特征融合
残差结构
误差距离
解码器
语义
双线性插值
融合多尺度特征