【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能农业，特别涉及一种基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法。
技术介绍
1、计算机视觉和机器学习的最新进展，如卷积神经网络的大规模图像识别已经极大地影响了多媒体系统。人们从中获取大量日常所需的信息，但是互联网每天产生的图文等信息以指数级增长，这就使得我们需要从大量的碎片化信息中提取出与用户需求相关的数据信息并且精准的对其进行分类。然而，图像识别的任务对于当前的模型来说仍具有挑战性，不同类别之间的差异存在于细微的细节中，这些细节可能被自然图像中存在的姿势，杂乱和变形的差异所淹没。
技术实现思路
1、本专利技术公开了一种基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，具体方法如下：
2、拍摄待采摘混合水果图像；
3、对混合水果图像进行预处理；
4、采用卷积核提取混合水果图像的特征，获取若干卷积特征图；
5、对若干卷积特征图分别进行池化，获取若干池化后特征图；
6、以多注意力模块一一对应地处理若干池化后特征图，输出若干包含每个区...
【技术保护点】
1.一种基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，具体方法如下：
2.如权利要求1所述的基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，对混合水果图像进行预处理，具体包括：
3.如权利要求1所述的基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，获取若干卷积特征图，具体方法如下：
4.如权利要求1所述的基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，获取若干池化后特征图，具体方法如下：
5.如权利要求1所述的基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，以注意力模块的若干注意力头对空间热图进行局...
【技术特征摘要】
1.一种基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，具体方法如下：
2.如权利要求1所述的基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，对混合水果图像进行预处理，具体包括：
3.如权利要求1所述的基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，获取若干卷积特征图，具体方法如下：
4.如权利要求1所述的基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，获取若干池化后特征图，具体方法如下：
5.如权利要求1所述的基于多注意力图像识别的水果混合采摘方法，其特征在于，以注意力模块的若干注意力头对空间热图进行局部预测，具体方法如下：
6.如权利要求5所述的基于多注意力图...
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