基于SENet和深度可分离卷积胶囊网络的茶树叶部病害图像识别

摘要：

茶树是重要的经济作物,叶部病害的发生直接影响其产量和质量.针对胶囊网络在茶树叶部病害图像识别中识别率低和参数量大的问题,提出了一种基于SENet和深度可分离卷积胶囊网络的茶树叶部病害图像识别算法.首先,由于尚无茶树叶部病害图像标准数据集,构建了茶树叶部病害图像数据集.其次,在胶囊网络中引入深度可分离卷积,并在深度可分离卷积层后加入SENet.实验结果表明,提出算法的识别准确率为94.20％,相同条件下优于其它模型.

关键词：胶囊网络、压缩激发网络、深度可分离卷积、茶树叶部病害

所属期刊栏目：52

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：23-28