基于改進(jìn)ResNet-50與遷移學(xué)習(xí)的蘋果葉片病害的圖像識(shí)別
科學(xué)技術(shù)與工程
頁數(shù): 12 2024-08-28
摘要: 為解決下述問題,在自然場(chǎng)景中獲取的蘋果葉病害圖像大多包含復(fù)雜的背景,同時(shí),由于拍攝要求不那么嚴(yán)格,疾病特征更有可能出現(xiàn)在圖像中的任意位置,所有這些因素都會(huì)影響卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別精度,且隨著網(wǎng)絡(luò)加深其性能提升困難。提出了一種基于改進(jìn)ResNet-50的蘋果葉片病害識(shí)別方法。首先引入SE(squeeze-and-excitation)注意力機(jī)制,改進(jìn)殘差模塊,在一定程度上去除復(fù)雜背...