基于多特征融合和知識蒸餾的亞熱帶常見喬木識別方法
所屬分類:技術論文
上傳者:wwei
文檔大小:1858 K
標簽: 樹種識別 亞熱帶地區 MobileNetV3
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文檔介紹:喬木在維持生態平衡、保護生物多樣性以及調節氣候和改善空氣質量等方面發揮著至關重要的作用。針對復雜背景下喬木識別準確率較低的問題,提出了一種基于樹木多特征融合和知識蒸餾的亞熱帶常見喬木識別模型MFFMN-KD-TA。該模型采用3個并行的MobileNetV3_Small主干網絡分別提取樹葉、樹干和樹木整體特征;并通過知識蒸餾和嵌入Triplet Attention模塊的方法優化訓練。試驗結果表明,MFFMN-KD-TA模型在自建樹木測試集上的準確率、精確率和F1分數分別為0.960 9、0.962 1和0.960 8,較MFFMN模型分別提升了3.05%、2.83%和3.07%。與三分支融合模型3-ShuffleNetV2和3-MobileNetV2相比,提出的多特征融合模型MFFMN-KD-TA參數量較小且能夠較準確地識別喬木種類,為亞熱帶和其他地區的樹種識別提供了新思路和新方法。
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