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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

作者： 黄林生 1 ; 罗耀武 1 ; 杨小冬 2 ; 杨贵军 2 ; 王道勇 1 ;

作者机构： 1.安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心

2.北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室

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。

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