一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法，属于图像处理技术领域，该方法包括：获取甘蔗细胞图像；采用压缩与激励网络对甘蔗细胞图像进行特征提取，得到甘蔗细胞图像的高层特征图；根据甘蔗细胞图像的高层特征图获取超微尺度的甘蔗细胞结构信息。本发明专利技术能够使用压缩与激励网络中的注意力机制抑制模型学习与任务不相关的部分，自动地从数据中提取特征。避免了传统方法中存在的特征提取不准确、容易过拟合的问题。容易过拟合的问题。容易过拟合的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法。

技术介绍

[0002]目前，随着图像采集技术的发展，人们可以更加清晰地观察到甘蔗细胞的超微尺度结构，传统的甘蔗细胞超微尺度结构图像识别方法主要基于人工提取特征及机器学习算法进行分类识别，但由于图像复杂度高、数据量大和人工提取特征存在主观性以及不能全面提取图像信息的缺点等因素，因此识别效果受到很大限制。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法，该方法能够使用压缩与激励网络中的注意力机制抑制模型学习与任务不相关的部分，自动地从数据中提取特征。避免了传统方法中存在的特征提取不准确、容易过拟合的问题。
[0004]一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法，包括：
[0005]获取甘蔗细胞图像；
[0006]采用压缩与激励网络对甘蔗细胞图像进行特征提取，得到甘蔗细胞图像的高层特征图；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法，其特征在于，包括：获取甘蔗细胞图像；采用压缩与激励网络对甘蔗细胞图像进行特征提取，得到甘蔗细胞图像的高层特征图；根据甘蔗细胞图像的高层特征图获取超微尺度的甘蔗细胞结构信息。2.根据权利要求1所述的一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法，其特征在于，所述采用压缩与激励网络对甘蔗细胞图像进行特征提取，得到甘蔗细胞图像的高层特征图包括：将甘蔗细胞图像卷积后获得甘蔗细胞特征图；采用压缩网络对甘蔗细胞特征图压缩，再提取压缩后的甘蔗细胞特征图中的全局特征；采用激励网络从甘蔗细胞特征图中筛选特定特征；将特定特征与全局特征进行重构，得到高层特征图。3.根据权利要求2所述的一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法，其特征在于，所述采用压缩网络对甘蔗细胞特征图压缩，再提取压缩后的甘蔗细胞特征图中的全局特征包括：使用全局平均池化，通过瓶颈层结构学习通道的内部关联性和注意力因子，压缩甘蔗细胞特征图，具体的计算公式为：其中，压缩函数F
sq
表示压缩操作过程，u
n
表示甘蔗细胞特征图第n层通道的特征向量，n的取值为1,2,...,C；H表示甘蔗细胞特征图的高，W表示甘蔗细胞特征图的宽，i表示计数变量，j表示计数变量；z
n
表示经过压缩后第n层通道甘蔗细胞特征向量的通道描述符。4.根据权利要求2所述的一种基于压缩与激励网络的甘蔗细胞结构图像识别方法，其特征在于，所述采用激励网络从甘蔗细胞特征图中筛选特定特征包括：将全局特征传入两个全连接层，在两个全连接层后分别用ReLU和Sigmoid激活函数进行激活，赋予甘蔗细胞特征图每个通道权重，根据每个通道的权重筛选特定特征：S＝Fex(z，W)＝σ[W2δ(W1,z)]其中，S表示通道权重，Fex(z，W)表示激励操作，z表示通道描述符向量，σ表示Sigmoid函数，δ表示ReLU函数，W1表示维度...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘庆庭，林志超，张晨琦，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：