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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,在自然場景中獲取的蘋果葉病害圖像大多包含復(fù)雜的背景,同時,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,所有這些因素都會影響卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別精度,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... (共12頁)

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