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一种基于改进ResNet18神经网络的苹果叶片病害识别方法
1
作者
陈诗瑶
孔淳
+2 位作者
冯峰
孙博
王志军
《山东农业科学》
北大核心
2024年第10期174-180,共7页
为有效提升苹果叶片病害识别的精度和效率,实现病害的及时防治进而提高苹果产量,本研究提出一种基于改进ResNet18神经网络的苹果叶片病害识别方法,可在提升模型识别性能的同时减少参数量和模型尺寸。首先,改进ResNet模型的残差结构,以...
为有效提升苹果叶片病害识别的精度和效率,实现病害的及时防治进而提高苹果产量,本研究提出一种基于改进ResNet18神经网络的苹果叶片病害识别方法,可在提升模型识别性能的同时减少参数量和模型尺寸。首先,改进ResNet模型的残差结构,以减少参数量,实现模型轻量化;其次,引入坐标注意力(CA)机制并进行迁移学习,进一步提升模型的泛化性能。将改进ResNet18模型与原始ResNet18神经网络进行对比实验,结果发现,改进模型的准确率提升了1.53个百分点,但模型参数量减少为原始模型的50.84%。表明本研究提出的改进ResNet18模型可有效识别苹果叶片病害,且方便移动端搭载。
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关键词
苹果叶片病害识别
卷积神经网络
ResNet18模型
残差结构
坐标注意力机制
迁移学习
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职称材料
基于改进MobileNet V3网络的桃子成熟度分级方法
2
作者
孔淳
陈诗瑶
+4 位作者
冯峰
陈维康
刘鹏
孙博
王志军
《山东农业科学》
北大核心
2024年第11期148-155,共8页
目前在我国桃业生产过程中主要采用基于主观经验的人工方式对桃子外观成熟度进行分级,该方式不仅效率较低,而且易受主观因素的影响,导致同一批次的桃子在成熟度等级上参差不齐,无法达到国际桃品销售中所要求的成熟度品级标准。针对上述...
目前在我国桃业生产过程中主要采用基于主观经验的人工方式对桃子外观成熟度进行分级,该方式不仅效率较低,而且易受主观因素的影响,导致同一批次的桃子在成熟度等级上参差不齐,无法达到国际桃品销售中所要求的成熟度品级标准。针对上述问题,本研究提出一种基于改进卷积神经网络MobileNet V3的桃子外观成熟度分级模型CS-MobileNet-P-L:首先,为了提升模型的特征提取能力,将多方位协调注意力机制模块引入原有注意力机制中,以构成双重注意力机制;其次,为提高模型的分级准确度,对网络Bneck结构中的激活函数进行调整并对模型的Last Stage结构进行优化改进。结果表明,当使用相同训练策略及环境配置时,改进后的CS-MobileNet-P-L模型的准确度比MobileNet V3模型提高了2.71个百分点,能较好地实现桃子外观成熟度的自动化精准分级。
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关键词
桃子
外观成熟度分级
卷积神经网络
MobileNet
V3
注意力机制
激活函数
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职称材料
题名
一种基于改进ResNet18神经网络的苹果叶片病害识别方法
1
作者
陈诗瑶
孔淳
冯峰
孙博
王志军
机构
山东
农业大学信息科学与工程学院
山东省苹果技术创新中心
出处
《山东农业科学》
北大核心
2024年第10期174-180,共7页
基金
山东省重大科技创新工程项目“现代果园智慧种植装备与大数据平台研发及示范应用”(2019JZZY010706)。
文摘
为有效提升苹果叶片病害识别的精度和效率,实现病害的及时防治进而提高苹果产量,本研究提出一种基于改进ResNet18神经网络的苹果叶片病害识别方法,可在提升模型识别性能的同时减少参数量和模型尺寸。首先,改进ResNet模型的残差结构,以减少参数量,实现模型轻量化;其次,引入坐标注意力(CA)机制并进行迁移学习,进一步提升模型的泛化性能。将改进ResNet18模型与原始ResNet18神经网络进行对比实验,结果发现,改进模型的准确率提升了1.53个百分点,但模型参数量减少为原始模型的50.84%。表明本研究提出的改进ResNet18模型可有效识别苹果叶片病害,且方便移动端搭载。
关键词
苹果叶片病害识别
卷积神经网络
ResNet18模型
残差结构
坐标注意力机制
迁移学习
Keywords
Apple leaf disease recognition
Convolutional neural network
ResNet18 model
Residual structure
Coordinate attention mechanism
Transfer learning
分类号
S661.1 [农业科学—果树学]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
基于改进MobileNet V3网络的桃子成熟度分级方法
2
作者
孔淳
陈诗瑶
冯峰
陈维康
刘鹏
孙博
王志军
机构
山东
农业大学信息科学与工程学院
山东省苹果技术创新中心
出处
《山东农业科学》
北大核心
2024年第11期148-155,共8页
基金
山东省自然科学基金项目“基于类重叠视角的类不平衡数据分类方法研究”(ZR2023MF098)
山东省重大科技创新工程项目“现代果园智慧种植装备与大数据平台研发及示范应用”(2019JZZY010706)。
文摘
目前在我国桃业生产过程中主要采用基于主观经验的人工方式对桃子外观成熟度进行分级,该方式不仅效率较低,而且易受主观因素的影响,导致同一批次的桃子在成熟度等级上参差不齐,无法达到国际桃品销售中所要求的成熟度品级标准。针对上述问题,本研究提出一种基于改进卷积神经网络MobileNet V3的桃子外观成熟度分级模型CS-MobileNet-P-L:首先,为了提升模型的特征提取能力,将多方位协调注意力机制模块引入原有注意力机制中,以构成双重注意力机制;其次,为提高模型的分级准确度,对网络Bneck结构中的激活函数进行调整并对模型的Last Stage结构进行优化改进。结果表明,当使用相同训练策略及环境配置时,改进后的CS-MobileNet-P-L模型的准确度比MobileNet V3模型提高了2.71个百分点,能较好地实现桃子外观成熟度的自动化精准分级。
关键词
桃子
外观成熟度分级
卷积神经网络
MobileNet
V3
注意力机制
激活函数
Keywords
Peach
Apparent ripeness grading
Convolutional neural network
MobileNet V3
Attention mechanism
Activation function
分类号
S662.1 [农业科学—果树学]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于改进ResNet18神经网络的苹果叶片病害识别方法
陈诗瑶
孔淳
冯峰
孙博
王志军
《山东农业科学》
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于改进MobileNet V3网络的桃子成熟度分级方法
孔淳
陈诗瑶
冯峰
陈维康
刘鹏
孙博
王志军
《山东农业科学》
北大核心
2024
0
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