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基于改进EfficientNet v2模型的玉米叶片病害识别
1
作者
谢琬
崔艳荣
《江苏农业科学》
北大核心
2025年第9期207-215,共9页
针对真实环境下玉米叶片病害识别准确率不高、传统模型难以适应复杂背景等问题,提出一种改进轻量化模型EfficientNet v2的识别方法。首先,收集患有玉米细菌性枯萎病、普通锈病、玉米灰斑病3种病害的玉米叶片和玉米健康叶片,通过4种数据...
针对真实环境下玉米叶片病害识别准确率不高、传统模型难以适应复杂背景等问题,提出一种改进轻量化模型EfficientNet v2的识别方法。首先,收集患有玉米细菌性枯萎病、普通锈病、玉米灰斑病3种病害的玉米叶片和玉米健康叶片,通过4种数据扩充方法进行数据增强,提升模型识别和泛化能力;其次,以EfficientNet v2模型为基础,在Fused-MBConv模块中引入无参数注意力模块SimAM,不增加模型计算负担的同时提高对病害的识别能力;再次,为了增加组间通信,在模型中每1层的MBConv模块和Fused-MBConv模块中引入通道混洗操作,促进不同通道之间的信息流动和融合;最后,将模型中stem层中的传统卷积替换为空洞卷积,增大感受野,使模型在初始阶段就捕捉到更多有用的信息,有助于提升网络的整体特征提取能力。相比原模型,改进后的EfficientNet v2在Top-1准确率提高了1.52百分点,平均精确率提高了1.62百分点,平均召回率提高了1.68百分点,平均F_(1)分数提高了1.65百分点,参数量仅为20.2 M,在保持轻量化的同时提高了对3类常见玉米叶片病害以及健康叶片的识别效果。
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关键词
玉米叶片病害
EfficientNet
v2
SimAM注意力模块
通道混洗操作
空洞卷积
图像识别
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职称材料
题名
基于改进EfficientNet v2模型的玉米叶片病害识别
1
作者
谢琬
崔艳荣
机构
长江大学计算机科学学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2025年第9期207-215,共9页
基金
国家自然科学基金(编号:62077018)。
文摘
针对真实环境下玉米叶片病害识别准确率不高、传统模型难以适应复杂背景等问题,提出一种改进轻量化模型EfficientNet v2的识别方法。首先,收集患有玉米细菌性枯萎病、普通锈病、玉米灰斑病3种病害的玉米叶片和玉米健康叶片,通过4种数据扩充方法进行数据增强,提升模型识别和泛化能力;其次,以EfficientNet v2模型为基础,在Fused-MBConv模块中引入无参数注意力模块SimAM,不增加模型计算负担的同时提高对病害的识别能力;再次,为了增加组间通信,在模型中每1层的MBConv模块和Fused-MBConv模块中引入通道混洗操作,促进不同通道之间的信息流动和融合;最后,将模型中stem层中的传统卷积替换为空洞卷积,增大感受野,使模型在初始阶段就捕捉到更多有用的信息,有助于提升网络的整体特征提取能力。相比原模型,改进后的EfficientNet v2在Top-1准确率提高了1.52百分点,平均精确率提高了1.62百分点,平均召回率提高了1.68百分点,平均F_(1)分数提高了1.65百分点,参数量仅为20.2 M,在保持轻量化的同时提高了对3类常见玉米叶片病害以及健康叶片的识别效果。
关键词
玉米叶片病害
EfficientNet
v2
SimAM注意力模块
通道混洗操作
空洞卷积
图像识别
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进EfficientNet v2模型的玉米叶片病害识别
谢琬
崔艳荣
《江苏农业科学》
北大核心
2025
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