基于坐标注意力机制和残差网络的水稻叶片病虫害识别OACSCDCSTPCD
Improved Identification of Leaf Diseases and Pest Infestations on Rice by Means of Coordinate Attention Mechanism-based Residual Network
[目的]针对在自然条件下水稻叶片病虫害的识别效率不高、准确率较低的问题,探索基于ResNet深度学习网络的水稻叶片病虫害识别模型(ResNet50-CA).[方法]在ResNet-50的残差卷积模块下引入坐标注意力机制(CA),采用LeakyReLU激活函数替代ReLU激活函数,使用 3个 3×3的卷积核替换ResNet-50模型首层卷积层中的 7×7卷积核.[结果]在使用传统卷积神经网络进行水稻叶片病虫害研究发现,ResNet-50能够较好地平…查看全部>>
[Objective]A new deep learning network was designed to improve the often-inaccurate identification of diseases and pest infestations on rice.[Method]The coordinate attention mechanism(CA)was introduced under the residual convolution block of RestNet-50 using the LeakyRelu activation function to replace the Relu activation function as well as the three 3×3 convolution kernels to replace the original 7×7 convolution kernel under the first convolution layer.[Re…查看全部>>
廖媛珺;杨乐;邵鹏;余小云
江西农业大学计算机与信息工程学院,江西 南昌 330045江西农业大学计算机与信息工程学院,江西 南昌 330045||江西省高等学校农业信息技术重点实验室,江西 南昌 330045江西农业大学计算机与信息工程学院,江西 南昌 330045江西农业大学计算机与信息工程学院,江西 南昌 330045
植物保护学
深度学习ResNet50水稻病虫害识别坐标注意力机制
Deep learning networkResNet50rice leaf diseases and pest infestationscoordinate attention mechanism
《福建农业学报》 2023 (10)
1220-1229,10
国家自然科学基金项目(61862032)江西省自然科学基金项目(20202BABL202034)
评论