基于多特征融合和知识蒸馏的亚热带常见乔木识别方法
所屬分類:技术论文
上傳者:wwei
文檔大小:1858 K
標簽: 树种识别 亚热带地区 MobileNetV3
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文檔介紹:乔木在维持生态平衡、保护生物多样性以及调节气候和改善空气质量等方面发挥着至关重要的作用。针对复杂背景下乔木识别准确率较低的问题,提出了一种基于树木多特征融合和知识蒸馏的亚热带常见乔木识别模型MFFMN-KD-TA。该模型采用3个并行的MobileNetV3_Small主干网络分别提取树叶、树干和树木整体特征;并通过知识蒸馏和嵌入Triplet Attention模块的方法优化训练。试验结果表明,MFFMN-KD-TA模型在自建树木测试集上的准确率、精确率和F1分数分别为0.960 9、0.962 1和0.960 8,较MFFMN模型分别提升了3.05%、2.83%和3.07%。与三分支融合模型3-ShuffleNetV2和3-MobileNetV2相比,提出的多特征融合模型MFFMN-KD-TA参数量较小且能够较准确地识别乔木种类,为亚热带和其他地区的树种识别提供了新思路和新方法。
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