一种植物病害图像识别卷积网络架构   总被引：1，自引：0，他引：1  

吴云志  刘翱宇  朱小宁  刘晨曦  范国华  乐毅  张友华 《安徽农业大学学报》2021,48(1):150-156

针对人工提取植物病害图像特征存在效率低、识别率低、成本高等问题,提出一种基于DenseNet网络的现代卷积神经网络架构FI-DenseNet,旨在对多种类的植物病害图像达到高精准的识别准确率.引入Focal损失函数对DenseNet网络进行改进,使得训练模型的注意力集中于难分类的样本.FI-DenseNet网络可以增强特征传递、进行深层训练或有效改善过拟合问题.采用的数据集有87 867张植物病害图像,图像包含同种植物的多种病害,并涉及38种植物病害.对图像进行预处理、数据增强后,将DenseNet169网络、ResNet50网络和MobileNet网络作为参照实验.实验结果表明,FI-DenseNet网络的收敛速度更快且识别准确率最高,测试集识别准确率为98.97％,FI-DenseNet网络的鲁棒性和泛化能力均优于对照网络,可为植物病害智能诊断提供参考.  相似文献   

基于深度残差网络的玉米病害识别   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘翱宇  吴云志  朱小宁  范国华  乐毅  张友华 《江苏农业学报》2021,37(1):67-74

针对人工诊断玉米病害成本高、效率低、时延长等问题,提出一种基于深度残差网络的玉米病害识别网络TFL-ResNet.TFL-ResNet网络基于ResNet50网络,首先引入Focal Loss损失函数使模型专注于难分类的病害样本,其次将ResNet50网络在PlantVillage数据集训练好的参数迁移到改进网络上以完...  相似文献