基于改進BiSeNetV2的甜菜與雜草識別方法研究

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摘要：針對現(xiàn)有的語義分割網(wǎng)絡(luò)在復雜光照條件下識別實時性差、對雜草與作物重疊區(qū)域易誤分類的問題，以甜菜和雜草作為識別對象，提出融合頻率特征的實時分割網(wǎng)絡(luò)FA—BiSeNetV2。首先，以BiSeNetV2模型中的語義分支為出發(fā)點，在各聚集擴展層后加入二維離散余弦變化層提取出不同層次的頻率特征；其次，對頻率特征采用自適應(yīng)頻率處理模塊以解析場景數(shù)據(jù)分布，將處理后的各階段頻率特征加權(quán)求和得到多層次頻率特征；最后，采用多尺度空間頻率融合模塊對聚合層特征和多層次頻率特征從全局和局部兩個方面進行融合，實現(xiàn)空間特征重構(gòu)。（剩余11497字）