文献类型： 中文期刊
作者： 涂雪滢 1 ; 张佳鹏 1 ; 钱程 1 ; 刘世晶 1 ;
作者机构： 1.中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所
关键词： 水稻病害;图像识别;Vision Transformer;通道注意力机制
期刊名称： 农业与技术
ISSN： 1671-962X
年卷期： 2025 年 45 卷 007 期
页码： 69-74
摘要： 水稻产量和质量对农业经济、粮食安全、农民收入及生态环境至关重要，而水稻病害是影响其产量和质量的关键因素之一。为提升实际种植场景下的病害识别准确率，本文提出了一种融合Vision Transformer和通道注意力机制的水稻病害识别方法。收集田间拍摄的水稻病害图像，并通过翻转、旋转、缩放等数据增强手段丰富样本多样性。针对病斑特征在图像中尺度变化大、形态复杂、局部与全局关联困难的问题，采用Vision Transformer作为基础框架，捕捉局部特征与全局信息，并融入通道注意力机制，提升模型对重要特征的关注度。引入迁移学习策略及学习率调度器，提升在样本不足情况下的识别精度并优化模型收敛速度。实验结果表明，本文方法识别精度达96.93%,相比AlexNet、VGG16、ResNet50及原始Vision Transformer,准确率分别提高4.95%、4.62%、1.91%和1.16%,且收敛速度更快，能够满足水稻病害识别需求，为其提供有效的技术支持。
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