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题名基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别
被引量：2
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作者
张䶮
周保平
王昱
冯洁
叶凡恺
何云龙
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机构
塔里木大学信息工程学院
塔里木大学现代农业工程重点实验室
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出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期1729-1739,共11页
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基金
国家自然科学基金(61563046)。
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文摘
针对人工诊断棉叶螨害分级准确率低、耗时长、成本高的问题,提出一种基于迁移学习和改进残差网络的棉花叶螨为害等级识别方法。以3种受害等级的棉花叶片与健康叶片图像作为对象,分别于单一背景和自然环境下采集图像,构建图像数据集。首先,利用PlantVillage数据集预训练模型,使用数据增强技术对数据集进行数据增强,扩充训练样本;然后,在ResNet50网络模型的基础上,引入焦点损失函数,在不同网络层嵌入注意力机制模块,并加入Dropout正则化构建改进的ResNet50模型;最后,对比不同模型的识别效果。结果表明:同时在深层和浅层引入注意力机制模块,设定动量为0.9、学习率为0.001时,改进的ResNet50模型具有最好的分类效果,优于ResNet50、VGG16、MobileNet、AlexNet和SENet模型,对棉叶螨危害等级的平均识别准确率达到97.8%。
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关键词
棉花叶螨
受害等级
ResNet50网络
迁移学习
焦点损失函数
注意力机制
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Keywords
cotton spider mite
hazard level
ResNet50 network
transfer learning
focal loss function
attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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