ABSTRACT Flerklassig skadedjursdetektering är en av de viktigaste komponenterna i skadedjurshanteringen som omfattar lokalisering, utöver klassificering som är mycket svårare än allmän upptäckt av föremål på grund av de uppenbara skillnaderna mellan skadedjursarter. I detta dokument föreslås en regionbaserad end-to-end-strategi med namnet PestNet för storskalig flerklassig skadedjursdetektering och klassificering baserad på djupt lärande. PestNet består av tre huvuddelar. Först föreslås en ny modul kanal-spatial uppmärksamhet (CSA) att blandas in i den konvolutionella neurala nätverket (CNN) ryggraden för funktionsextraktion och förbättring. Den andra kallas regionala förslagsnätverk (RPN) som antas för att tillhandahålla regionala förslag som potentiella skadedjurspositioner baserade på extraherade funktionskartor från bilder. Positionskänslig poängkarta (PSSM), den tredje komponenten, används för att ersätta fullt anslutna (FC) skikt för skadedjursklassificering och regressionsruta. Dessutom tillämpar vi kontextuella områden av intresse (RoI) som kontextuell information om skadedjursegenskaper för att förbättra detektionsnoggrannheten. Vi utvärderar PestNet på vår nysamlade storskaliga skadedjur bilddataset, Multi-klass Pests Dataset 2018 (MPD2018) fångas av vår designade uppgiftsspecifika bild förvärvsutrustning, täcker mer än 80k bilder med över 580k skadedjur märkt av jordbruksexperter och kategoriseras i 16 klasser. De experimentella resultaten visar att det föreslagna PestNet presterar bra på flerklassig skadedjursdetektering med 75,46 % genomsnittlig precision (mAP), vilket överträffar toppmoderna metoder. INDEX TERMS Channel-spatial uppmärksamhet, konvolutionella neurala nätverk, flerklassig skadedjursdetektering, positionskänslig poängkarta, regionförslag nätverk.
Liu m.fl. I REF föreslogs en regionbaserad end-to-end-strategi med namnet PestNet för storskalig multi-class pest lokalisering och erkännande baserat på djupt lärande och uppnådde 75,46% mAP för 16 arter av skadedjur.
PestNet: An End-to-End Deep Learning Approach for Large-Scale Multi-Class Pest Detection and Classification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}