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题名基于改进ResNet101的黄瓜害虫识别方法研究
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作者
黄英来
王奇
何少聪
林振群
牛达伟
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机构
东北林业大学计算机与控制工程学院
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出处
《江苏农业科学》
北大核心
2025年第5期203-212,共10页
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基金
黑龙江省自然科学基金(编号:LH2020C051)
国家自然科学基金(编号:31670717)。
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文摘
为提高黄瓜害虫的识别准确率,解决害虫吸食黄瓜汁液影响黄瓜产量的问题,提出一种基于ResNet101改进的黄瓜害虫识别模型QJSEC-ResNet101。该模型所采取的改进策略为(1)采用学习率余弦退火策略,使模型在训练过程中能够动态调整学习率;(2)利用迁移学习技术,将预训练模型的权重参数迁移到ResNet101中,从而进一步提升模型的性能;(3)为降低模型的计算复杂度并提升其轻量化程度,将原始的7×7大卷积替换为3个3×3小卷积;(3)将激活函数ReLU修改为SeLU改变神经元不学习的问题;(4)加入ECA注意力机制和CBAM注意力机制提升模型的识别效果。为增强数据的多样性,采用24种数据扩充方式对黄瓜害虫初始图像数据集进行扩充,这不仅丰富了数据集,也能使模型更好地进行特征识别和特征提取。最后,在模型的不同位置加入了ECA和CBAM等2种注意力机制,同时剪去layer中的Bottleneck模块,通过设计19种添加方案进行对比试验,选取了最优的添加方式。将改进后的模型通过pyqt界面实现,可以让使用者操作起来更加的得心应手,更加便捷。试验结果表明,QJSEC-ResNet101模型在复杂背景下对黄瓜害虫识别的准确率达到了99.39%,相较于传统模型提高了1.80百分点。同时,该模型的训练时间也大幅缩短,近乎减少了一半。因此,QJSEC-ResNet101模型为农业领域的黄瓜害虫识别提供了高效且准确的方法,具有重要的应用价值。
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关键词
黄瓜害虫识别
残差网络
余弦退火
迁移学习
注意力机制
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名世界三大湾区的跨域治理机构:模式分类与比较分析
被引量：24
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作者
杨爱平
林振群
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机构
华南师范大学政治与公共管理学院
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出处
《公共行政评论》
CSSCI
北大核心
2020年第2期40-57,194,195,共20页
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基金
2019年度国家社会科学基金一般项目“府际关系视域下粤港澳大湾区协同治理机制体系研究”(19BZZ047)。
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文摘
跨域治理机构是因应和解决区域公共问题,协助政府开展跨域事务治理的不可或缺力量。世界三大湾区在长期的演进发展过程中,逐步建构生成了类型多样、功能各异的跨域治理机构。依据"类同度"和"依存度"两个分类维度,可以对世界三大湾区的跨域治理机构做不同的划分,识别出官方型、半官方型、专区型、协会型、商会型跨域治理机构。通过对五种模式的代表性机构的比较分析,总结其优缺点、共性与差异及适用性,进而找寻出对粤港澳大湾区跨域治理机构建设的几点启示:一是借鉴东京湾区经验,建立健全类同度和依存度都较高的官方型或半官方型跨域治理机构;二是吸收旧金山湾区和纽约湾区启示,创设类同度较低、依存度较高的协会型跨域治理机构;三是探索建设商界驱动的商会型跨域治理机构,从而形成以政府为核心、多元主体参与的大湾区跨域协作治理体系。
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关键词
世界三大湾区
跨域治理机构
粤港澳大湾区
跨域治理
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Keywords
Three World-Class Bay Areas
Regional Collaborative Governance Organization
The Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area
Trans-Border Governance
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分类号
D63
[政治法律—中外政治制度]
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