基于多特征融合的残差网络果树叶片病害识别

摘要：

为分析果树在种植过程中病害的程度和种类,本文提出一种基于改进深度残差网络的果树叶片病害图像识别方法.该网络模型在传统残差神经网络的基础上,通过多尺寸的卷积核代替骨干网络中的7×7卷积核,既增加了网络的宽度,也增加了网络对尺度的适应性.带泄露修正线性单元(Leaky ReLU)激活函数用于替换修正线性单元(Recitified Lin-ear Unit,ReLU)激活函数,该函数以ReLU函数为基础,在函数的负半轴上引入一个非零斜率(Leaky),解决了ReLU函数引起的神经元死亡现象.在平均池化层和全连接层之间加入Dropout(按照一定的概率将神经网络单元暂时从网络中丢弃)操作,合理设置阈值,可以有效地防止卷积神经网络的过拟合.最后,引入SE注意力机制进一步提高网络模型的识别精度.在公共数据集Plant Village(植物村)的实验表明,改进的深度残差网络模型能够很好地识别果树叶片病害,平均准确率可达到99.4％.

关键词：果树叶片;病害识别;深度残差网络;注意力机制;深度学习

所属期刊栏目：38

分类号：S783.7(森林采运与利用)

资助基金：黑龙江省自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目

在线出版日期：2022-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：108-114,123