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基于CCNet和Faster R-CNN模型的水稻叶片病害检测
1
作者
丁士宁
张克旺
姜明富
《江苏农业科学》
北大核心
2025年第15期239-245,共7页
为了准确检测水稻叶片病害,将深度学习模型CCNet和Faster R-CNN应用到水稻叶片病害检测上。首先收集3种不同类型的水稻叶片病害图像数据共计950张,从而构建水稻叶片病害数据集。为增强模型的泛化能力,在数据集划分训练集、验证集和测试...
为了准确检测水稻叶片病害,将深度学习模型CCNet和Faster R-CNN应用到水稻叶片病害检测上。首先收集3种不同类型的水稻叶片病害图像数据共计950张,从而构建水稻叶片病害数据集。为增强模型的泛化能力,在数据集划分训练集、验证集和测试集之后,对所有图像进行数据增强,扩展后的数据集图像数量达到7 600张。数据集构建完成后,使用CCNet模型对图像进行分割,从而将水稻叶片与其背景分离,避免背景对病害检测的干扰。进而使用Faster R-CNN模型检测病害种类和病害位置,同时为了增强检测精度,向Faster R-CNN模型引入特征金字塔网络,并且使用ROI Align层替换ROI Pooling层。经试验验证,本研究模型在所用水稻数据集上的平均精度均值指标达到了73.1%,相比于原Faster R-CNN模型提高了3.4百分点。对比试验结果表明,本研究模型的平均精度均值比SSD300、SSD512、Retinanet模型分别高13.0、5.1、6.9百分点,该模型的检测精度最高。试验结果验证了所提模型的有效性,表明该模型能够准确识别水稻白叶枯病、胡麻叶斑病和叶瘟病。
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关键词
水稻叶片病害
Faster
R-CNN
模型
ccnet模型
特征金字塔网络
ROI
Align层
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职称材料
题名
基于CCNet和Faster R-CNN模型的水稻叶片病害检测
1
作者
丁士宁
张克旺
姜明富
机构
信阳农林学院
澳门理工大学应用科学学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2025年第15期239-245,共7页
基金
河南省高等学校青年骨干教师培养计划(编号:2021GGJS176)
信阳农林学院青年教师科研基金(编号:QN2021057、QN2021059)。
文摘
为了准确检测水稻叶片病害,将深度学习模型CCNet和Faster R-CNN应用到水稻叶片病害检测上。首先收集3种不同类型的水稻叶片病害图像数据共计950张,从而构建水稻叶片病害数据集。为增强模型的泛化能力,在数据集划分训练集、验证集和测试集之后,对所有图像进行数据增强,扩展后的数据集图像数量达到7 600张。数据集构建完成后,使用CCNet模型对图像进行分割,从而将水稻叶片与其背景分离,避免背景对病害检测的干扰。进而使用Faster R-CNN模型检测病害种类和病害位置,同时为了增强检测精度,向Faster R-CNN模型引入特征金字塔网络,并且使用ROI Align层替换ROI Pooling层。经试验验证,本研究模型在所用水稻数据集上的平均精度均值指标达到了73.1%,相比于原Faster R-CNN模型提高了3.4百分点。对比试验结果表明,本研究模型的平均精度均值比SSD300、SSD512、Retinanet模型分别高13.0、5.1、6.9百分点,该模型的检测精度最高。试验结果验证了所提模型的有效性,表明该模型能够准确识别水稻白叶枯病、胡麻叶斑病和叶瘟病。
关键词
水稻叶片病害
Faster
R-CNN
模型
ccnet模型
特征金字塔网络
ROI
Align层
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CCNet和Faster R-CNN模型的水稻叶片病害检测
丁士宁
张克旺
姜明富
《江苏农业科学》
北大核心
2025
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