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题名基于改进残差网络的葡萄叶片病害识别
被引量：10
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作者
戴久竣
马肄恒
吴坚
班兆军
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机构
浙江科技学院生物与化学工程学院
浙江科技学院机械与能源工程学院
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出处
《江苏农业科学》
北大核心
2023年第5期208-215,共8页
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基金
“十三五”国家重点研发计划(编号:2017YFD0401304)
浙江省重点研发计划(编号:2022C04039)。
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文摘
葡萄病害是导致葡萄严重减产的主要因素,大多数病害症状都反映在葡萄的叶片上,但是人工针对叶片的识别费时且效率低。本研究提出了一种基于改进残差网络的葡萄叶片病害识别模型。该研究在ResNet50的基础上采用金字塔卷积网络,通过其包含不同大小和不同深度的卷积核来处理输入,然后以特征融合来获得不同程度的病害特征细节。在金字塔网络结构上采用深度超参数化卷积层代替传统的卷积层,能够加快模型收敛速度,有效提升模型精度。结果表明,改进后的残差网络模型与AlexNet、MobileNetV2、ResNet50/101、VGG16模型相比,在准确性方面具有显著优势。与原模型相比较,识别准确率提高3.18百分比,改进模型对病害识别准确率高达98.20%。可以为识别葡萄叶片病害提供参考。
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关键词
葡萄病害
残差网络
金字塔卷积
深度超参数化卷积层
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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