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为实现农作物病害的快速精准识别,降低病害对农业安全生产的影响,本研究针对现有病害识别模型参数量大、鲁棒性低、泛化性弱等问题提出了轻量级MIE＿Net农作物病害识别网络。该网络以MobileNetV2为基础网络结构,首先使用多尺度特征提取模块替换原网络的初始卷积层,提高网络对不同面积病斑的特征提取能力,增加网络中的特征复杂度;其次在主模块中添加ECA注意力机制,提高网络对叶片病害区域的关注程度,降低复杂背景对小病斑特征提取过程的影响;最后使用Swish激活函数增加网络的表达能力,使网络性能达到最优。结果表明,多尺度特征提取模块提高了模型对不同病斑大小的识别准确率,ECA注意力模块提高了网络对小病斑的识别准确率,最终网络模型对复杂环境中2种作物11种病害类别的最低识别精确率达到91.2%,总体病害识别准确率达到95.79%,比原网络提高1.84百分点,参数量为2.24 M,权重文件大小为8.78 MB。MIE＿Net网络在保证模型轻量化的同时提高了模型的准确性、泛化性以及鲁棒性,整体性能优于其他现有网络模型,为以后的轻量级作物病害识别方法提供了参考。 相似文献
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农作物病害的快捷精准识别对我国粮食安全与农业发展提质增效具有重要意义。针对现有病害识别模型参数量大、泛化能力弱、不适用于田间实际场景且不易搭载至移动端等问题，本文提出了EssNet农作物病害识别网络，该网络以ShuffleNetV2＿0.5为基础网络，引入高效通道注意力(ECA)机制与SiLU激活函数进行结构改进，同时结合知识蒸馏技术使用EfficientNetB0网络对EssNet进行学习指导，最后使用余弦退火衰减策略对学习率进行动态调整使网络表现达到最优。结果表明，本文提出的EssNet农作物病害识别网络对复杂环境下2种作物(玉米、苹果)的11种病害在测试集上的准确率达到95.21%,比基础网络提高2.11个百分点，参数量为0.35 M,权重文件为1.49 MB。该网络的整体性能优于其他现有模型，为建立田间轻量级农作物病害识别方法提供了参考。 相似文献
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