基于移位窗口Transfo...络的玉米田间场景下杂草识别_王璨.pdf

"基于移位窗口Transformer网络的玉米田间场景下杂草识别" 本文主要介绍基于移位窗口Transformer（Swin Transformer）网络的玉米田间场景下杂草识别方法。该方法通过建立玉米语义分割模型，引入Swin Transformer主干并采用统一感知解析网络作为其高效语义分割框架，实现了快速分割杂草区域。 知识点1：移位窗口Transformer（Swin Transformer） Swin Transformer是Transformer架构家族中的一种变体，具有移位窗口机制，可以capture长期依赖关系和local contextual信息。 知识点2：语义分割 语义分割是计算机视觉领域中的一种技术，旨在对图像中的每个像素进行分类，生成具有语义信息的像素级 masks。 知识点3：玉米语义分割模型 本文中提出的玉米语义分割模型基于Swin Transformer主干，引入统一感知解析网络，实现了快速分割杂草区域。 知识点4：图像形态学处理 本文中提出的图像形态学处理组合算法可以实时识别并分割全部杂草区域。 知识点5：作物与杂草识别 作物与杂草识别是农业工程领域中的一种重要技术，旨在对作物和杂草进行快速、准确的识别。 知识点6：机器视觉 机器视觉是计算机视觉领域中的一种技术，旨在使用机器学习算法对图像进行分析和识别。 知识点7：深层学习 深层学习是机器学习领域中的一种技术，旨在使用深层神经网络对数据进行分析和学习。 知识点8：统一感知解析网络 统一感知解析网络是一种机器学习模型，旨在对图像中的每个像素进行分类，生成具有语义信息的像素级 masks。 知识点9：移位窗口机制 移位窗口机制是一种机制，旨在capture长期依赖关系和local contextual信息。 知识点10：智能除草装备 智能除草装备是农业工程领域中的一种重要设备，旨在实现无人参与条件下的精准除草。