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基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型

张国忠 吕紫薇 刘浩蓬 刘婉茹 龙长江 黄成龙

农业工程学报2023，Vol.39Issue(8)：188-196,9.
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农业工程学报2023，Vol.39Issue(8)：188-196,9.DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202301122

基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型

Model for identifying lotus leaf pests and diseases using improved DenseNet and transfer learning

张国忠 1吕紫薇 1刘浩蓬 1刘婉茹 1龙长江 1黄成龙2

作者信息

  • 1. 华中农业大学工学院,武汉 430070||农业农村部长江中下游农业装备重点实验室,武汉430070
  • 2. 华中农业大学工学院,武汉 430070||华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室,武汉 430070
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摘要

关键词

模型/无人机/病虫害识别/荷叶/DenseNet/注意力机制/余弦相似度/迁移学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张国忠,吕紫薇,刘浩蓬,刘婉茹,龙长江,黄成龙..基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型[J].农业工程学报,2023,39(8):188-196,9.

基金项目

国家特色蔬菜产业技术体系专项资助项目(CARS-24-D-02) （CARS-24-D-02）

湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201934) （T201934）

中央高校基本科研业务费专项基金资助(2662020GXPY012) （2662020GXPY012）

农业工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-6819

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