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作者：王莞茹;万映彤;唐赫;
单位：湖北工业大学工业设计学院;华中科技大学软件学院;
摘要：为提高我国林业有害生物防治的智能化水平，提出一种基于三重注意力的林业有害生物识别方法Triplet-attention Network(A3Net)。A3Net是一个细粒度图像识别网络，包含三种不同的注意力模块。其中，硬空间注意力模块根据感兴趣的区域自动裁剪输入图像，软空间注意力模块对感兴趣区域在空间上增加更大的权重，通道注意力对特征通道重加权。网络包含多个循环路径，从而逐步聚焦林业有害生物的关键区域。为验证该方法的有效性，搜集了一个具有15种常见林业有害生物的数据集IP20。结果表明：相比于目前的最优方法，A3Net在林业有害生物识别任务上提高了1.90%的Top-1准确率和0.64%的Top-5准确率。
关键词：林业有害生物识别;;细粒度图像识别;;深度神经网络;;注意力;;数据集构建
基金资助：湖北省教育厅哲学社会科学研究项目（21Q087）;; 湖北省人文社科基地项目（HBCY2115）;; 国家自然科学基金（61902139）;; 湖北省自然科学基金（2024AFB545）
