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本文深入解析用于自动化花粉识别的突破性模型HieraEdgeNet,通过多尺度边缘增强技术实现95%的检测精度


一、核心挑战:花粉识别的三大难题

花粉识别面临独特挑战:

  1. 尺寸微小​:平均仅占图像0.1%-0.5%像素
  2. 边缘模糊​:显微镜下边界不清(如图1)
  3. 背景复杂​:常与灰尘、杂质混合

传统方法(如YOLO系列)在花粉数据集上mAP仅83.15%,而HieraEdgeNet达到95.01%​,核心在于三大创新模块:


二、创新架构:三模块协同工作

http://www.dtcms.com/wzjs/20719.html

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