【摘 要】
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当前,大部分农作物病害图像识别方法主要关注于精度而忽略了鲁棒性.在面向实际环境时,由于噪声干扰和环境因素影响导致识别精度不高.为此提出了一种高阶残差和参数共享反馈的
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所,中国科学技术大学
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(No.2016YFD0800901-03,No.2017YF0701600)
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当前,大部分农作物病害图像识别方法主要关注于精度而忽略了鲁棒性.在面向实际环境时,由于噪声干扰和环境因素影响导致识别精度不高.为此提出了一种高阶残差和参数共享反馈的卷积神经网络模型以应用于实际环境农作物病害识别.其中,高阶残差子网络为病害表观提供丰富细致的特征表达,以提高模型识别精度;参数共享反馈子网络用来进一步抑制原深层特征中的背景噪声,以提高模型的鲁棒性.实验结果表明,当面向实际环境农作物病害识别时,本文方法在识别精度和鲁棒性上均优于其他方法.
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