期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进MobileNet v3-small模型的苹果叶片病害识别方法
1
作者
王浩宇
胡玉荣
+3 位作者
崔艳荣
陈华锋
李素若
刘奕
《江苏农业科学》
北大核心
2025年第5期113-120,共8页
针对真实环境下苹果叶片病害识别背景复杂、识别准确率不高的现状,提出基于改进MobileNet v3-small模型的苹果叶片病害识别方法,根据苹果叶片病害特征,在模型主干网络前嵌入Inception v2模型,不仅可增强模型对特征的多尺度感知能力,还...
针对真实环境下苹果叶片病害识别背景复杂、识别准确率不高的现状,提出基于改进MobileNet v3-small模型的苹果叶片病害识别方法,根据苹果叶片病害特征,在模型主干网络前嵌入Inception v2模型,不仅可增强模型对特征的多尺度感知能力,还能使模型更好地捕捉到病害的细微差异,有助于提升特征的多样性;同时在池化层前引入通道混洗,将输入通道分成2个组进行混洗操作,便于通道之间的信息交互,使得模型对特征的整合能力有所提升,有助于提升模型对复杂背景下病害特征的识别效果。采用覆盖斑点落叶病、褐斑病、花叶病、灰斑病和锈病等5种常见病害的图像数据集进行试验。结果表明,改进的模型比原模型平均召回率提升1.98百分点,平均F1分数提升1.97百分点,Top-1准确率提升1.89百分点,平均精确率提升1.88百分点,而参数量仅为17.7 M,与其他经典网络模型相比,性能评估指标均有不同程度的提升。改进的模型可为真实场景下苹果叶片病害的识别提供一种新颖且有效的方法。
展开更多
关键词
苹果叶片病害
图像识别
MobileNet
v3-small模型
通道混洗
Inception
v2模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进MobileNet v3-small模型的苹果叶片病害识别方法
1
作者
王浩宇
胡玉荣
崔艳荣
陈华锋
李素若
刘奕
机构
荆楚理工学院
计算机工程
学院
长江大学计算机科学
学院
荆楚理工学院智联网应用创新研究中心
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2025年第5期113-120,共8页
基金
国家自然科学基金(编号:62373382)
荆门市重大科技创新计划(编号:2022ZDYF019)。
文摘
针对真实环境下苹果叶片病害识别背景复杂、识别准确率不高的现状,提出基于改进MobileNet v3-small模型的苹果叶片病害识别方法,根据苹果叶片病害特征,在模型主干网络前嵌入Inception v2模型,不仅可增强模型对特征的多尺度感知能力,还能使模型更好地捕捉到病害的细微差异,有助于提升特征的多样性;同时在池化层前引入通道混洗,将输入通道分成2个组进行混洗操作,便于通道之间的信息交互,使得模型对特征的整合能力有所提升,有助于提升模型对复杂背景下病害特征的识别效果。采用覆盖斑点落叶病、褐斑病、花叶病、灰斑病和锈病等5种常见病害的图像数据集进行试验。结果表明,改进的模型比原模型平均召回率提升1.98百分点,平均F1分数提升1.97百分点,Top-1准确率提升1.89百分点,平均精确率提升1.88百分点,而参数量仅为17.7 M,与其他经典网络模型相比,性能评估指标均有不同程度的提升。改进的模型可为真实场景下苹果叶片病害的识别提供一种新颖且有效的方法。
关键词
苹果叶片病害
图像识别
MobileNet
v3-small模型
通道混洗
Inception
v2模型
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]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MobileNet v3-small模型的苹果叶片病害识别方法
王浩宇
胡玉荣
崔艳荣
陈华锋
李素若
刘奕
《江苏农业科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
