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基于Res-DCGAN和改进AlexNet的稻谷病害识别方法
1
作者
余子怡
李正权
邢松
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第6期38-42,共5页
针对稻谷病害之间差别细微、难以实现精确识别的问题,提出一种基于Res-DCGAN和改进AlexNet的稻谷病害识别方法。首先,针对数据集多样性不足的问题,使用基于残差优化的深度卷积生成对抗网络(Res-DCGAN)联合非生成式方法对数据集进行扩充...
针对稻谷病害之间差别细微、难以实现精确识别的问题,提出一种基于Res-DCGAN和改进AlexNet的稻谷病害识别方法。首先,针对数据集多样性不足的问题,使用基于残差优化的深度卷积生成对抗网络(Res-DCGAN)联合非生成式方法对数据集进行扩充;其次,设计基于高效通道注意力机制的多分支特征提取结构的AlexNet,使不同尺度特征相融合,同时聚焦图像关键信息,且引入批量归一化方法和全局平均池化层,防止过拟合,减少参数量;最后,引入联合损失函数,使模型同时专注于难分类的样本。本文采用的扩充数据集的方式相较于仅使用非生成式方式,精确率提高了2.2%,且改进后的模型准确率达99.05%。相较于传统的AlexNet,VGG16和Inception v3模型分别提高了3.67,2.84和1.97个百分点,其模型收敛更快,泛化能力更好。
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关键词
计算机视觉
卷积神经网络
高效通道注意力机制
生成对抗网络
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题名
基于Res-DCGAN和改进AlexNet的稻谷病害识别方法
1
作者
余子怡
李正权
邢松
机构
江南
大学
物联网工程
学院
加利福尼亚州立大学信息系统学院
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第6期38-42,共5页
基金
111引智计划基金资助项目(B23008)
常州市5G+工业互联网融合应用重点实验室项目(CM20223015)。
文摘
针对稻谷病害之间差别细微、难以实现精确识别的问题,提出一种基于Res-DCGAN和改进AlexNet的稻谷病害识别方法。首先,针对数据集多样性不足的问题,使用基于残差优化的深度卷积生成对抗网络(Res-DCGAN)联合非生成式方法对数据集进行扩充;其次,设计基于高效通道注意力机制的多分支特征提取结构的AlexNet,使不同尺度特征相融合,同时聚焦图像关键信息,且引入批量归一化方法和全局平均池化层,防止过拟合,减少参数量;最后,引入联合损失函数,使模型同时专注于难分类的样本。本文采用的扩充数据集的方式相较于仅使用非生成式方式,精确率提高了2.2%,且改进后的模型准确率达99.05%。相较于传统的AlexNet,VGG16和Inception v3模型分别提高了3.67,2.84和1.97个百分点,其模型收敛更快,泛化能力更好。
关键词
计算机视觉
卷积神经网络
高效通道注意力机制
生成对抗网络
Keywords
computer vision
convolutional neural network
efficient channel attention mechanism
generative adversarial networks
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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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Res-DCGAN和改进AlexNet的稻谷病害识别方法
余子怡
李正权
邢松
《传感器与微系统》
北大核心
2025
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