文献类型： 中文期刊
作者： 卫雅娜 1 ; 王志彬 1 ; 乔晓军 1 ; 赵春江 1 ;
作者机构： 1.西北农林科技大学信息工程学院;北京市农林科学院信息技术研究中心
关键词： 水稻;病害识别;EfficientNet;注意力模块;Adam
期刊名称： 中国农机化学报
ISSN： 2095-5553
年卷期： 2022 年 43 卷 011 期
页码： 172-181
收录情况： 北大核心
摘要： 为实现水稻病害图像的快速、准确识别,提出一种基于注意力机制与EfficientNet的轻量化水稻病害识别方法.该方法首先引入轻量级卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进Efficientnet-B0中的主体模块轻量翻转瓶颈卷积核(Mobile Inverted Bottleneck Convolution,MBConv),然后利用Ghost模块优化网络中的卷积层,降低网络的参数量和计算量,最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度.在由572幅水稻白叶枯病、稻粒黑粉病、稻曲病、稻胡麻斑病和健康叶片5类水稻图像构成的测试集上,本文所提方法的识别准确率为95.63%,较EfficientNet-B0提高 1.75%;分别比同类经典神经网络 VGG16、Inception-V3、ResNet101 和 DenseNet201 提高 8.39%、4.72%、3.67%和1.05%.本文所提方法模型参数量为4.4 M,较EfficientNet-B0减少2.8 M;相比于对照网络,其参数量仅是这些网络模型参数量的9.05%、18.37%、9.81%和21.64%.试验结果表明:本文所提方法能够实现对不同水稻病害图像的准确、快速识别,而且识别模型轻量,具有较少的网络参数量.
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