【摘 要】
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我国是枇杷的主要生产国,枇杷是一种常见的种植作物,它既可以作为药材入药,也可以作为水果上市,因此其具有很高的经济价值,但枇杷病虫害严重影响了枇杷的生长和结果质量,人工的分辨病虫害种类需要技术人员有长久的判别经验而且容易造成误判,导致喷洒无用的农药,影响病虫害的防治的同时也造成了环境的污染。因此本研究利用深度学习技术,设计一种基于卷积神经网络和注意力机制的枇杷病虫害识别算法,将CBAM注意力机制进入
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我国是枇杷的主要生产国,枇杷是一种常见的种植作物,它既可以作为药材入药,也可以作为水果上市,因此其具有很高的经济价值,但枇杷病虫害严重影响了枇杷的生长和结果质量,人工的分辨病虫害种类需要技术人员有长久的判别经验而且容易造成误判,导致喷洒无用的农药,影响病虫害的防治的同时也造成了环境的污染。因此本研究利用深度学习技术,设计一种基于卷积神经网络和注意力机制的枇杷病虫害识别算法,将CBAM注意力机制进入经典的Res Net50模型,进一步提高卷积神经网络在图像分类中的精准度,论文主要工作如下:在基于传统Res Net50模型引入CBAM注意力机制,强化模型对病虫害部位的关注度,提高网络的识别精度。在枇杷病虫害数据集规模小的情况下,利用数据增强和迁移学习,来提高模型训练速度和泛化能力。为了验证本文模型的实际效果,将该模型与基础模型Res Net50、加入通道注意力机制的SE-Res Net50做对比,在标准数据集Cifar10上的实验结果表明,本文中的模型相较于原始的Res Net50模型有所提高。对系统进行需求分析,设计并实现了基于注意力机制的枇杷病虫害识别系统,该系统基于B/S架构,整个系统使用Django开发框架和SQLite数据库搭建完成,实现在线对枇杷病虫害识别的功能,该系统为枇杷种植农户搭建经验交流平台,方便个体农户进行沟通交流。
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