摘要
针对人工鉴定冬虫夏草品质效率低下的问题,基于视觉深度学习技术提出了一种新型的冬虫夏草细粒度视觉分类网络,旨在辅助人工高效辨别三类不同品质的虫草。所提出的网络采用了特征融合技术和注意力引导的图像增强策略。前者能够有效生成更具判别力的多尺度特征,后者通过将注意力图像裁剪增强模块和注意力图像融合增强模块相结合的方式,实现对图像的精准增强,有效提升了模型的泛化性能和鲁棒性。实验结果表明,设计的网络在CUB-200-2011细粒度图像分类数据集展现了优越的竞争力,同时在CSCS-3冬虫夏草图像细粒度品质数据集上取得了高达96.8%的分类准确率。
作者
祁晋东
周艳霞
边巴旺堆
QI Jindong;ZHOU Yanxia;BIANBA Wangdui
出处
《信息技术与信息化》
2024年第3期17-20,共4页
Information Technology and Informatization
基金
西藏大学研究生高水平人才培养计划项目-2021-GSP-S120
西藏大学校级教改项目-XZDXJXYJ202212
西藏自治区教育科学研究项目-XZEDTP220099
