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摘要
针对农作物与杂草交叉生长，导致杂草等目标难以识别的问题，提出一种融合强化注意力机制的农田杂草识别方法。首先，利用主干网络进行特征提取，并在此基础上提出一种强化注意力模块，从水平和垂直等两个维度细粒度进行位置特征编码，通过计算原始主干网络提取的特征与位置编码之间的偏移量，强化目标物体的定位与识别；然后，在单层注意力机制的基础上，引入上下文关系链条，进一步强化模型的泛化性能，最后，结合迁移学习的训练方式缓解小样本数据集极易造成过拟合的问题。通过测试单一目标物体和交叉生长的多目标物体在晴天、雨天和阴天等多场景环境下的识别性能，结果表明，本文方法分别可以实现单一目标物体和交叉生长的多目标物体92.84%和90.01%的平均识别准确率。
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单位中国矿业大学银川学院; 宁夏大学新华学院
