首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于改进轻量化网络MobileNeXt的苹果叶片病害识别方法
引用本文:刘小玲,崔艳荣.基于改进轻量化网络MobileNeXt的苹果叶片病害识别方法[J].江苏农业科学,2023(10):185-193.
作者姓名:刘小玲  崔艳荣
作者单位:长江大学计算机科学学院
基金项目:国家自然科学基金面上项目(编号:62077018);
摘    要:针对真实环境下苹果叶片病害识别背景复杂、识别准确率不高的问题,提出了一种改进轻量化网络MobileNeXt的苹果叶片病害识别方法。首先收集了4类常见苹果叶片病害图像样本,每类由简单背景图像与复杂背景图像混合,通过多种数据增强方式对图像进行处理,以增加样本多样性,提高模型的泛化能力。接着基于轻量化网络MobileNeXt中的sandglass结构,引入协调注意力机制CA分配权重,以区分目标与背景,同时结合Inception模块与Ghost模块,设计了2种SCI(Sandglass-CA-Inception)结构,在参数增加量尽可能小的前提下,扩充网络深度与宽度,增强模型对于背景复杂病害图像的特征学习能力。试验结果表明,改进后的模型相比于MobileNeXt, Top-1准确率提升了1.23百分点,平均精确率提升了1.18百分点,参数量只增加了0.62 M,为真实场景下的苹果叶片病害识别提供了一种有效的解决方案。

关 键 词:苹果病害识别  轻量化网络  MobileNeXt  sandglass  协调注意力机制  Inception  Ghost
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号