共查询到15条相似文献，搜索用时 281 毫秒
1.
基于半监督主动学习的菊花表型分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
鉴于人工和专家分类模式的局限性,基于表型的菊花分类存在效率低下的问题。本文采用基于半监督主动学习技术,在已分类菊花数据的基础上,利用未标号菊花样本数据提供的信息,建立了菊花表型分类模型,提升了分类质量和效率。该模型可以不依赖外界交互,利用未标号样本来自动提升菊花分类的质量。为了训练学习模型,本文收集了菊花的表型特征数据,标注了菊花表型类别,并研究了菊花分类属性特征的编码技术。在此数据集上,采用基于图标号传播的半监督学习技术对未标号的菊花数据进行建模,为了提升半监督分类的有效性,在标号传播的基础上使用主动学习技术,采用熵最大策略来选择难以识别的样本,以改进分类质量。在该数据集上进行了试验验证,并进行了试验对比和分析,试验结果表明,本文方法能够较好地利用未标号菊花样本提升分类的精度,随着标号百分比从6.25%升至23%,识别精度达到0.7以上,标号百分比在81.25%时,平均识别精度和召回率分别达到0.91和0.88。 相似文献
2.
针对苹果叶部病害图像在仅有图像类别标注的弱监督的条件下识别准确率低的问题,提出了一种基于改进的CBAM-ResNet算法进行苹果叶部病害识别。以ResNet18作为基础模型,对轻量级卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）注意力机制中通道注意力模块中的多层感知机（Multilayer Perceptron,MLP）进行升维改进,放大苹果叶部病害特征细节;将改进的CBAM融入残差模块中,以加强对关键细节特征的提取,将AlphaDropout配合SeLU (Scaled Exponential Linearunits)融入网络中,防止其网络的过拟合化,加速模型收敛效果;最后,采用单周期余弦退火算法调整学习率,得到病害识别模型。训练在样本图像均只进行图像级标注的弱监督下进行,大大降低标注成本。通过消融实验,探究出改进CBAM中MLP最佳升维维度为2,相对于原CBAM,准确率提升0.32%,并在参数量增加17.59%的情况下,每轮训练时长减少8 s。在包含苹果斑点落叶病、褐斑病、花叶病、灰斑病、锈病等5种病害的6185幅图像数据集上... 相似文献
3.
肉牛目标检测和数量统计是精细化、自动化、智能化肉牛养殖要解决的关键问题,受肉牛个体颜色及纹理相近和遮挡等因素的影响,现有肉牛目标检测方法实用性较差。本研究基于YOLO v5s网络与通道信息注意力模块(ECABasicBlock),提出了一种融合通道信息的改进YOLO v5s网络(ECA-YOLO v5s),在YOLO v5s模型的骨干特征提取网络部分添加了3层通道信息注意力模块。ECA-YOLO v5s网络实现了重度遮挡环境下多目标肉牛的准确识别。对养殖场监控视频分帧得到的肉牛图像采用了一种基于结构相似性的冗余图像剔除方法以保证数据集质量。数据集制作完成后经过300次迭代训练,得到模型的精确率为89.8%,召回率为76.9%,全类平均精度均值为85.3%,检测速度为76.9 f/s,模型内存占用量为24 MB。与YOLO v5s模型相比,ECA-YOLO v5s的精确率、召回率和平均精度均值分别比YOLO v5s高1.0、0.8、2.2个百分点。为了验证不同注意力机制应用于YOLO v5s的性能差异,本研究对比了CBAM(Convolutional block attention mo... 相似文献
4.
为提高苹果种植区域的提取精度,提出了一种基于Sentinel-2和MODIS融合影像的CBAM-DeepLab V3+模型。影响苹果种植区域提取精度的主要因素包括遥感影像的质量以及语义分割模型的性能。从影像质量角度来看,采用基于时序的时空融合算法ESTARFM,通过融合Sentinel-2和MODIS的遥感影像数据,实现更高空间分辨率和时间分辨率数据的获取。与此同时,将训练样本从原始的800幅扩充至2 400幅,为后续语义分割模型提供更为充足的样本容量。在语义分割模型优化方面,为了进一步提高苹果种植面积的提取精度,以DeepLab V3+网络结构模型为基础,引入基于通道和空间的CBAM注意力机制,进而发展出CBAM-DeepLab V3+模型。与原始DeepLab V3+模型相比,加入CBAM注意力机制的CBAM-DeepLab V3+模型在拟合速度较慢、边缘目标分割不精确、大尺度目标分割内部不一致和存在孔洞等缺陷方面实现了突破,这些改进提高了模型的训练与预测性能。本研究采用原始Sentinel-2影像及时空融合后的影像数据集,结合烟台市牟平区王格庄镇的数据集和观水镇苹果数据集对U-N... 相似文献
5.
针对基础卷积神经网络识别苹果园害虫易受背景干扰及重要特征表达能力不强问题，提出一种基于改进Mask R-CNN的苹果园害虫识别方法。首先，基于Haar特征方法对多点采集得到的苹果园害虫图像进行迭代初分割，提取害虫单体图像样本，并对该样本进行多途径扩增，得到用于深度学习的扩增样本数据集。其次，对Mask R-CNN中的特征提取网络进行优化，采用嵌入注意力机制模块CBAM的ResNeXt网络作为改进模型的Backbone,增加模型对害虫空间及语义信息的提取，有效避免背景对模型性能的影响；同时引入Boundary损失函数，避免害虫掩膜边缘缺失及定位不准确问题。最后，以原始Mask R-CNN模型作为对照模型，平均精度均值作为评价指标进行试验。结果表明，改进Mask R-CNN模型平均精度均值达到96.52%,相比于原始Mask R-CNN模型，提高4.21个百分点，改进Mask R-CNN可精准有效识别苹果园害虫，为苹果园病虫害绿色防控提供技术支持。 相似文献
6.
为使巡检机器人能够对体积小且密集、形态多变、数量多且分布不均的害虫进行高效精准识别,提出了一种基于改进YOLO v7的害虫识别方法。该方法将CSP Bottleneck与基于移位窗口Transformer(Swin Transformer)自注意力机制相结合,提高了模型获取密集害虫目标位置信息的能力;在路径聚合部分增加第4检测支路,提高模型对小目标的检测性能;将卷积注意力模块(CBAM)集成到YOLO v7模型中,使模型更加关注害虫区域,抑制背景等一般特征信息,提高被遮挡害虫的识别精确率;使用Focal EIoU Loss损失函数减少正负样本不平衡对检测结果的影响,提高识别精度。采用基于实际农田环境建立的数据集的实验结果表明,改进后算法的精确率、召回率及平均精度均值分别为91.6%、82.9%和88.2%,较原模型提升2.5、1.2、3个百分点。与其它主流模型的对比实验结果表明,本文方法对害虫的实际检测效果更优,对解决农田复杂环境下害虫的精准识别问题具有参考价值。 相似文献
7.
为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。 相似文献
8.
基于注意力改进CBAM的农作物病虫害细粒度识别研究 总被引：3，自引：0，他引：3
预防和控制农作物病虫害是保证作物产量的重要措施。为了提高病虫害识别模型的准确率,对注意力CBAM模块进行改进,提出一种新的混合注意力模块I_CBAM。通过通道注意力与空间注意力的并行连接,解决了串行连接两种注意力产生干扰的问题。添加了I_CBAM模块的InRes-v2、MobileNet-v2、LeNet、AlexNet、改进AlexNet模型的Top-1(61类)准确率分别达到了86.98%、86.50%、80.97%、84.47%和84.96%,比原模型分别提高了0.51、0.62、1.74、0.53、0.55个百分点。研究表明,提出的并行混合注意力模块I_CBAM在病虫害细粒度分类上具有更优的识别效果,且在不同卷积神经网络模型之间拥有良好的泛化性。将I_CBAM中通道注意力压缩比调整为32,使添加了I_CBAM的MobileNet-v2迁移学习模型的内存缩小至28.3MB,预测一幅图像平均用时仅为7.19ms,大大提高了预测响应速度。将该模型部署到移动端小程序上,结果表明,添加了I_CBAM模块的模型具有良好的可视化应用效果。 相似文献
9.
为提高啤酒花产业的品质和产量,针对于传统人工识别鉴定难度大,效率低和客观性不够,以及啤酒花病虫害识别无大型公开数据集等问题。本文提出一种基于软注意力机制的小样本啤酒花病虫害识别方法,对传统深度残差网络ResNet模型进行改进,并使用图像增强技术-直方图均衡化处理图片得到新的数据集。实验结果表明,在小样本情况下,相比于传统的模型,改进过后的模型A-ResNet50和A-ResNet101都能准确识别不同类型的病虫害图像,在测试集上的准确率为93.27%和93.11%,Kappa指数达到了0.9027和0.8996,证实了A-ResNet50和A-ResNet101模型在啤酒花病虫害识别上的可行性以及可靠性。本文提出的方法识别精度高,实现了啤酒花病虫害的智能识别,同时也对小样本数据集的高精度识别提供了一种途径。 相似文献
10.
为了实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,提出了一种基于注意力机制与改进YOLO v5s的温室番茄目标快速检测方法。根据YOLO v5s模型小、速度快等特点,在骨干网络中加入卷积注意力模块(CBAM),通过串联空间注意力模块和通道注意力模块,对绿色番茄目标特征给予更多的关注,提高识别精度,解决绿色番茄在相似颜色背景中难识别问题;通过将CIoU Loss替换GIoU Loss作为算法的损失函数,在提高边界框回归速率的同时提高果实目标定位精度。试验结果表明,CB-YOLO网络模型对温室环境下红色番茄检测精度、绿色番茄检测精度、平均精度均值分别为99.88%、99.18%和99.53%,果实检测精度和平均精度均值高于Faster R-CNN模型、YOLO v4-tiny模型和YOLO v5模型。将CB-YOLO模型部署到安卓手机端,通过不同型号手机测试,验证了模型在移动终端设备上运行的稳定性,可为设施环境下基于移动边缘计算的机器人目标识别及采收作业提供技术支持。 相似文献
11.
基于快照集成卷积神经网络的苹果叶部病害程度识别 总被引：1，自引：0，他引：1
针对苹果叶部病害程度识别准确率低的问题,构建了一种基于快照集成方法的苹果叶部病害程度识别模型。首先,通过多种数字图像处理技术对原始苹果叶部病害图像进行数据增强;然后,选取Inception-ResNet V2作为基模型,引入CBAM模块提升网络的特征提取能力,使用焦点损失函数缓解苹果叶部病害数据集类别不平衡问题;最后,通过快照集成方法进行模型集成,得到苹果叶部病害程度识别模型。利用苹果黑星病和锈病的早期和晩期病害数据集进行了模型验证,准确率高达90.82%,比单一Inception-ResNet V2模型的准确率提高了2.50个百分点。实验结果表明,基于快照集成的识别模型准确率较高,为苹果叶部病害程度识别研究提供了参考。 相似文献
12.
针对苹果叶部病害程度识别准确率低的问题,构建了一种基于快照集成方法的苹果叶部病害程度识别模型。首先,通过多种数字图像处理技术对原始苹果叶部病害图像进行数据增强;然后,选取InceptionResNet V2作为基模型,引入CBAM模块提升网络的特征提取能力,使用焦点损失函数缓解苹果叶部病害数据集类别不平衡问题;最后,通过快照集成方法进行模型集成,得到苹果叶部病害程度识别模型。利用苹果黑星病和锈病的早期和晩期病害数据集进行了模型验证,准确率高达90.82%,比单一InceptionResNet V2模型的准确率提高了2.50个百分点。实验结果表明,基于快照集成的识别模型准确率较高,为苹果叶部病害程度识别研究提供了参考。 相似文献
13.
针对苹果叶片病害图像识别存在数据集获取困难、样本不足、识别准确率低等问题,提出基于多尺度特征提取的病害识别网络(Multi-scale feature extraction ConvNext, M-ConvNext)模型。采用一种结合改进的循环一致性生成对抗网络与仿射变换的数据增强方法(Improved CycleGAN and affine transformation, CycleGAN-IA),首先,使用较小感受野的卷积核和残差注意力模块优化CycleGAN网络结构,使用二值交叉熵损失函数代替CycleGAN网络的均方差损失函数,以此生成高质量样本图像,提高样本特征复杂度;然后,对生成图像进行仿射变换,提高数据样本的空间复杂度,该方法解决了数据样本不足的问题,用于辅助后续的病害识别模型。其次,构建M-ConvNext网络,该网络设计G-RFB模块获取并融合各个尺度的特征信息,GELU激活函数增强网络的特征表达能力,提高苹果叶片病害图像识别准确率。最后,实验结果表明,CycleGAN-IA数据增强方法可以对数据集起到良好的扩充作用,在常用网络上验证,增强后的数据集可以有效提高苹果叶片病害图像识别准确率;通过消融实验可得,M-ConvNex识别准确率可达9918%,较原ConvNext网络准确率提高0.41个百分点,较ResNet50、MobileNetV3和EfficientNetV2网络分别提高3.78、7.35、4.07个百分点,为后续农作物病害识别提供了新思路。 相似文献
14.
疏花是梨生产中的重要农艺措施，机械化智能疏花是当今高速发展的疏花方式，花朵与花苞的分类与检测是保证疏花机器正常工作的基本要求。本研究针对目前梨园智能化生产中出现的梨树花序检测与分类问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的水平棚架梨园花序识别算法Ghost-YOLOv5s-BiFPN。通过对田间采集的梨树花苞与花朵图像进行标注与数据扩充后送入算法进行训练得到检测模型。Ghost-YOLOv5s-BiFPN运用加权双向特征金字塔网络（Bi-directional Feature Pyramid Network，BiFPN）替换原始的路径聚合网络（Path Aggregation Network，PAN）结构，对网络提取的不同尺寸目标特征进行有效的融合。同时运用Ghost模块替换传统卷积，在不降低准确度的同时减少模型参数量和提升设备运行效率。田间试验结果表明，改进的Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法对梨树花序中花苞与花朵的检测精度分别为93.2%和89.4%，两种目标平均精度为91.3%，检测单张图像时间为29 ms，模型大小为7.62 M。相比于原始YOLOv5s算法，检测精度与召回度分别提升了4.2%和2.7%，检测时间和模型参数量分别降低了9 ms和46.6%。本研究提出的算法可对梨树花苞与花朵进行精确的识别和分类，为后续梨园智能化疏花的实现提供技术支持。 相似文献
15.
番茄病害的及时检测可有效提升番茄的质量和产量.为实现番茄病害的实时无损伤检测,本研究提出了一种基于改进MobileNetV3的番茄叶片病害分类识别方法.首先选择轻量级卷积神经网络Mobile?NetV3,在Image Net数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对番茄叶片病害识别的模型上并做微调处理.采用相同... 相似文献