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【摘 要】
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针对自然背景下牧草难识别的问题,提出一种基于双池化与多尺度核特征加权的卷积神经网络牧草识别方法。双池化特征加权结构通过将卷积层输出的特征图分别进行最大值池化和均值池化得到两组特征图,引入特征重标定策略,依照各通道特征图对当前任务的重要程度进行加权,以增强有用特征、抑制无用特征;多尺度核特征加权结构通过在卷积层中同时使用3×3和5×5两种卷积核,并将网络的前几层特征复用后进行加权,以提高重要特征的利
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,内蒙古工业大学内蒙古机电控制重点实验室
【出 处】
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农业机械学报
【发表日期】
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2020年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61661042)
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