改進(jìn)多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)病害葉片圖像識別

摘要： 針對農(nóng)作物病害圖像識別模型存在參數(shù)量較大內(nèi)存占用較多、識別準(zhǔn)確率不高及訓(xùn)練速度慢等問題，提出了融合注意力模塊的多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)葉片病害圖像識別模型。該網(wǎng)絡(luò)模型基于殘差網(wǎng)絡(luò)模塊，利用多尺度卷積取代了傳統(tǒng)的單尺度卷積，使得網(wǎng)絡(luò)加寬以獲取更多的特征信息，避免網(wǎng)絡(luò)堆疊過深引起的過擬合現(xiàn)象；同時為了加快模型訓(xùn)練速度，采用深度可分離卷積代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積減少模型參數(shù)量；將注意力機(jī)制引入到殘差網(wǎng)絡(luò)中...