基于改進(jìn)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻病蟲(chóng)害識(shí)別

打開(kāi)文本圖片集

摘要：病蟲(chóng)害影響水稻質(zhì)量和產(chǎn)量，快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)出水稻病蟲(chóng)害有利于及時(shí)防治。針對(duì)傳統(tǒng)圖像識(shí)別方法存在特征提取繁瑣、識(shí)別率低以及對(duì)田間環(huán)境下的作物病蟲(chóng)害識(shí)別困難等問(wèn)題，本文提出一種以DenseNeL121為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)與坐標(biāo)注意力機(jī)制的水稻病蟲(chóng)害識(shí)別模型。該模型引入坐標(biāo)注意力學(xué)習(xí)圖像特征的通道間關(guān)系和空間位置的重要性以增強(qiáng)模型的特征提取能力，采用遷移學(xué)習(xí)策略訓(xùn)練模型以緩解模型在小數(shù)據(jù)集上的過(guò)擬合現(xiàn)象、減小計(jì)算資源以及提升模型的識(shí)別性能。（剩余4299字）