基于坐标注意力机制增强的CenterNet模型在烟草甲检测中的应用

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摘要：通过在CenterNet模型中引入坐标注意力机制，使CAM-CenterNet模型更多地关注对烟草甲（Lasioderma serricorne）（以下简称烟虫）表征能力好的通道和位置，降低烟丝、烟末等杂质的干扰，将精确率（Precision）、召回率（Recall）、平均精度（mAP）、每秒帧率（FPS）以及模型参数量（Params size）作为评价指标，对CAM-CenterNet模型、CenterNet模型、YOLOv3模型和Faster R-CNN模型的烟虫检测性能进行对比。（剩余11603字）