基于雙分支深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)田場景語義分割方法

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摘要：農(nóng)田場景下對農(nóng)作物和雜草的精確定位是靶向噴施除草劑和機械智能除草等技術(shù)的基礎(chǔ)，針對現(xiàn)有算法易受目標間相互遮擋、目標形變、環(huán)境光照變化等不利因素影響的問題，提出一種基于雙分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)田場景語義分割算法，實現(xiàn)對農(nóng)作物和雜草的像素級分類進而獲取農(nóng)作物和雜草的位置信息。首先，設(shè)計基于ResNeSt網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的骨干網(wǎng)絡(luò)對圖像進行特征提??；然后，設(shè)計并行的由細節(jié)分支和語義上下文分支組成的雙分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別用于提取圖像細節(jié)信息和圖像語義上下文類別信息，并引入注意力機制以更好的提取上下文特征，提升語義分割的性能；接著，使用雙分支特征融合模塊對上述細節(jié)分支和語義上下文分支輸出的特征進行融合；最后，通過語義分割頭模塊輸出對農(nóng)作物和雜草的語義分割結(jié)果。（剩余15384字）