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基于多尺度特征拼接的小样本茶叶病害分类
被引量：
2
1
作者
张艳
王林茂
+2 位作者
程志友
章杨凡
储著增
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第5期58-63,共6页
传统的茶叶病害分类是一项耗时耗力的工作.针对该问题,提出一种基于多尺度特征拼接的网络模型,用于小样本茶叶病害分类.通过多尺度注意力模块提取茶叶叶片的显著性特征,进而得到显著性图像.对显著性图像与原始图像进行通道特征拼接,使...
传统的茶叶病害分类是一项耗时耗力的工作.针对该问题,提出一种基于多尺度特征拼接的网络模型,用于小样本茶叶病害分类.通过多尺度注意力模块提取茶叶叶片的显著性特征,进而得到显著性图像.对显著性图像与原始图像进行通道特征拼接,使拼接后的图像既包含全局特征又包含局部特征.融合多个不同卷积层输出的特征,使特征图包含空间和语义信息.分类实验结果表明:用可分离卷积代替常规卷积后,该文模型参量总数小于关系网络模型参量总数的1/2,提高了分类效率;相对于其他5种模型,该文模型分类准确率最高.
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关键词
茶叶病害分类
多尺度注意力模块
显著性区域
可分离卷积
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职称材料
题名
基于多尺度特征拼接的小样本茶叶病害分类
被引量：
2
1
作者
张艳
王林茂
程志友
章杨凡
储著增
机构
安徽大学电子信息工程学院
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第5期58-63,共6页
基金
国家重点研发计划重点专项(2018YFC0807302)
国家自然科学基金资助项目(61772032)
+1 种基金
基本科研业务费项目(2018JB08)
安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ09A0027)。
文摘
传统的茶叶病害分类是一项耗时耗力的工作.针对该问题,提出一种基于多尺度特征拼接的网络模型,用于小样本茶叶病害分类.通过多尺度注意力模块提取茶叶叶片的显著性特征,进而得到显著性图像.对显著性图像与原始图像进行通道特征拼接,使拼接后的图像既包含全局特征又包含局部特征.融合多个不同卷积层输出的特征,使特征图包含空间和语义信息.分类实验结果表明:用可分离卷积代替常规卷积后,该文模型参量总数小于关系网络模型参量总数的1/2,提高了分类效率;相对于其他5种模型,该文模型分类准确率最高.
关键词
茶叶病害分类
多尺度注意力模块
显著性区域
可分离卷积
Keywords
tea disease classification
multi-scale attention module
salient regions
separable convolution
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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作者
出处
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被引量
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1
基于多尺度特征拼接的小样本茶叶病害分类
张艳
王林茂
程志友
章杨凡
储著增
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
2
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