基于注意力机制和多尺度残差网络的农作物病害识别

文献类型： 中文期刊

第一作者： 黄林生

作者： 黄林生;罗耀武;杨小冬;杨贵军;王道勇

作者机构：

关键词： 农作物病害识别;残差网络;特征提取;多尺度卷积;注意力机制

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2021 年 010 期

页码： 264-271

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对传统农作物病害识别方法依靠人工提取特征,步骤复杂且低效,难以实现在田间环境下识别的问题,提出一种多尺度卷积结构与注意力机制结合的农作物病害识别模型。该研究在残差网络（ResNet18）的基础上进行改进,引入Inception模块,利用其多尺度卷积核结构对不同尺度的病害特征进行提取,提高了特征的丰富度。在残差结构的基础上加入注意力机制SE-Net（Squeeze-and-excitation networks）,增强了有用特征的权重,减弱了噪声等无用特征的影响,进一步提高特征提取能力并且增强了模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的多尺度注意力残差网络模型（Multi-Scale-SE-ResNet18）在复杂田间环境收集的8种农作物病害数据集上的平均识别准确率达到95.62%,相较于原ResNet18模型准确率提高10.92个百分点,模型占用内存容量仅为44.2 MB。改进后的Multi-Scale-SE-ResNet18具有更好的特征提取能力,可以提取到更多的病害特征信息,并且较好地平衡了模型的识别精度与模型复杂度,可为田间环境下农作物病害识别提供参考。

分类号： S432%TP391.41

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