典型文献
基于MSRCR与注意力机制的群体蚕茧智能识别算法
文献摘要：
针对目前人工选茧误选率高、效率低的问题,本文以上车茧、黄斑茧、烂茧为研究对象,提出一种基于多尺度色彩恢复算法与注意力机制的群体蚕茧智能识别算法.首先,将原始图像进行低通滤波,并乘以色彩恢复因子,在多尺度内恢复蚕茧色彩与表面细节信息,得到多尺度高频细节图像.其次,通过修改YOLOv3算法主干特征提取网络中的残差层引入注意力机制,对卷积后特征图中的分支特征重新标定,增大有效特征的权重.最后,在非极大值抑制算法基础上增加一项得分与相邻框重合度计算过程,筛除YOLOv3后期无效预测框,实现群体蚕茧种类识别.实验结果表明,本文算法的均值平均精度达到85.52％,相较于YOLOv3增加4.85％.
文献关键词：
蚕茧;智能识别;MSRCR算法;YOLOv3算法;注意力机制;NMS算法
中图分类号：
作者姓名：
孙卫红;杨程杰;邵铁锋;梁曼;郑健
作者机构：
中国计量大学 机电工程学院,杭州310018;中国计量大学 茧丝绸质量检测技术研究所,杭州310018;江西省市场监督管理质量安全检查中心,南昌330096
文献出处：
引用格式：
[1]孙卫红;杨程杰;邵铁锋;梁曼;郑健-.基于MSRCR与注意力机制的群体蚕茧智能识别算法)[J].丝绸,2022(06):58-65
A类：
B类：
MSRCR,注意力机制,蚕茧,智能识别,识别算法,上车,黄斑,色彩恢复,复算,原始图像,低通滤波,乘以,细节信息,高频细节,细节图,YOLOv3,主干特征提取网络,特征图,有效特征,非极大值抑制,重合度,筛除,种类识别,均值平均精度,NMS
AB值：
0.423575
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