反卷积引导的番茄叶部病害识别及病斑分割模型

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 17次 | 上传用户：larrytangliang

【摘要】

：

针对当前植物叶部病害识别模型易受阴影、遮挡物及光线强度干扰,特征提取具有盲目和不确定性的问题,该研究构建一种基于反卷积引导的VGG网络(Deconvolution-GuidedVGGNet,DGVGGNet)模型,同时实现植物叶部病害种类识别与病斑分割。首先使用VGGNet计算多分类交叉熵损失进行病害分类训练,得到病害分类结果;其次设计反向全连接层,将分类结果恢复为特征图形式;然后采用上采样与卷积

【作者】

：

任守纲贾馥玮顾兴健袁培森薛卫徐焕良

【机构】

：

南京农业大学信息科技学院,国家信息农业工程技术中心,江苏省物联网技术与应用协同创新中心

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

病害图像识别卷积神经网络图像分割反卷积 diseaseimage recognitionconvolutional neural networkimag

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61806097),国家重点研发计划项目(2018YFD0501900),江苏省创业训练项目(201910307173T)

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