Nedavna študija z naslovom ‘Večslojno nadzorovano omrežje za štetje klasja koruze na prostem’ je predstavila revolucionarni pristop globokega učenja za štetje klasja koruze. Tehnika, znana kot Multiscale Lite Attention Enhancement Network (MLAENet), uporablja ocenjevanje na ravni točke za ustvarjanje gostotnih zemljevidov različnih meril. Vključuje module za ekstrakcijo značilnosti, strategijo pozornosti in inovativno tehniko nadgradnje zemljevidov gostote za izboljšanje kakovosti.
MLAENet je bil obsežno testiran na dveh javnih zbirkah podatkov in rezultati so impresivni. Prekaša obstoječe metode glede natančnosti štetja in hitrosti sklepanja, tudi kadar se sooča z izzivi, kot so različne velikosti klasja in kompleksno ozadje. Ta nova tehnika dosega popolno ravnovesje med hitrostjo in natančnostjo, kar jo izjemno primerno za aplikacije v realnem času, kar je ključno v hitro razvijajočem se agrarnem tehnološkem okolju.
Raziskovalna ekipa za MLAENet je v svoji eksperimentalni postavitvi uporabljala kombinacijo orodij PyTorch, CUDA in strojne opreme NVIDIA. Uporabili so tudi tehnike, kot je Gaussovo filtriranje in prilagodljivo določanje parametrov, za izboljšanje učinkovitosti. Natančnost modela so ovrednotili s metrikami, kot so povprečna absolutna napaka (MAE), korelacijski koeficient (R) in simetrična povprečna absolutna odstotna napaka (SMAPE). Model je pokazal visoko natančnost in odpornost, zlasti v scenarijih z različnimi merili.
Ta prebojni študija je bila objavljena v priznanem strokovnem časopisu Plant Phenomics oktobra 2023. Je plod sodelovanja raziskovalcev s kateder za gozdarstvo na Univerzi v Nanjingu, Univerzi v Warwicku in Univerzi za kmetijstvo v Nanjingu. Izredni profesor Xijian Fan z Univerze v Nanjingu, priznani strokovnjak za obdelavo slik, računalniški vid in prepoznavanje vzorcev, je imel pomembno vlogo pri vodilnem delu te pionirske raziskave.
Razvoj MLAENeta predstavlja pomemben preboj v tehnologiji štetja pridelkov. S svojimi naprednimi sposobnostmi in izjemno učinkovitostjo bo ta tehnika globokega učenja temeljito spremenila način štetja klasja koruze ter odprla nove možnosti za precizno kmetijstvo in upravljanje pridelkov.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com