【摘 要】
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目前,我国对植物病虫害的分类主要依靠人工分类的方法,造成了人力浪费、资源利用率低等问题.属于同一类别的植物叶片通常具有极其相似的颜色、形状等外观特征,常规分类方法难以区分.为提高分类速度与准确率,提出一种改进破坏与重建学习方法的病虫害检测器.针对模型参数量大的问题,引入RepVGG轻量化网络替换ResNet50作为主干网络,减少参数量和计算量.针对训练过程中因维度降低导致识别准确率低的问题,引入有效通道注意力机制(Effcient Channel Attention,ECA)模块,在增加少量模型复杂性的同
【机 构】
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昆明理工大学 信息与自动化学院,云南 昆明 650206
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目前,我国对植物病虫害的分类主要依靠人工分类的方法,造成了人力浪费、资源利用率低等问题.属于同一类别的植物叶片通常具有极其相似的颜色、形状等外观特征,常规分类方法难以区分.为提高分类速度与准确率,提出一种改进破坏与重建学习方法的病虫害检测器.针对模型参数量大的问题,引入RepVGG轻量化网络替换ResNet50作为主干网络,减少参数量和计算量.针对训练过程中因维度降低导致识别准确率低的问题,引入有效通道注意力机制(Effcient Channel Attention,ECA)模块,在增加少量模型复杂性的同时提高检测精度.试验结果表明,改进后的破坏与重建模型准确率可达到96.74％.与ResNet50、VGG16、RepVGG等模型的病虫害识别对比试验结果表明,所提的模型比其他模型的平均精度提升了4.64％～9.9％,具有更高的分类精度.
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