基于注意力機(jī)制與改進(jìn)殘差模塊的豆葉病害識別

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摘要：豆類作物病害的有效識別對于病害的科學(xué)防控具有指導(dǎo)意義。針對傳統(tǒng)作物病害識別方法效率低、準(zhǔn)確率差的不足，利用深度學(xué)習(xí)方法設(shè)計了一種高效的輕量級豆葉病害識別模型，模型由卷積模塊與改進(jìn)的殘差模塊構(gòu)成。卷積模塊提取圖像中的病害特征，在卷積模型中引入注意力機(jī)制增強(qiáng)了模型對病害區(qū)域的關(guān)注，同時降低非病變區(qū)域與背景對識別結(jié)果的干擾；在原始?xì)埐钅K中添加更多的卷積層、激活函數(shù)與批歸一化層得到了改進(jìn)的殘差模塊，使得殘差模塊具有非線性表征和特征提取能力，從而提高模型對于高級病害特征的信息融合能力。（剩余11619字）