【摘 要】
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为分析果树在种植过程中病害的程度和种类,本文提出一种基于改进深度残差网络的果树叶片病害图像识别方法.该网络模型在传统残差神经网络的基础上,通过多尺寸的卷积核代替骨干网络中的7×7卷积核,既增加了网络的宽度,也增加了网络对尺度的适应性.带泄露修正线性单元(Leaky ReLU)激活函数用于替换修正线性单元(Recitified Lin-ear Unit,ReLU)激活函数,该函数以ReLU函数为基础,在函数的负半轴上引入一个非零斜率(Leaky),解决了ReLU函数引起的神经元死亡现象.在平均池化层和全连接
【机 构】
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东北林业大学 信息与计算机工程学院,哈尔滨150040;东北林业大学 机电工程学院,哈尔滨150040;黑龙江省林业智能装备工程研究中心,哈尔滨150040;东北林业大学 信息与计算机工程学院,哈尔滨
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为分析果树在种植过程中病害的程度和种类,本文提出一种基于改进深度残差网络的果树叶片病害图像识别方法.该网络模型在传统残差神经网络的基础上,通过多尺寸的卷积核代替骨干网络中的7×7卷积核,既增加了网络的宽度,也增加了网络对尺度的适应性.带泄露修正线性单元(Leaky ReLU)激活函数用于替换修正线性单元(Recitified Lin-ear Unit,ReLU)激活函数,该函数以ReLU函数为基础,在函数的负半轴上引入一个非零斜率(Leaky),解决了ReLU函数引起的神经元死亡现象.在平均池化层和全连接层之间加入Dropout(按照一定的概率将神经网络单元暂时从网络中丢弃)操作,合理设置阈值,可以有效地防止卷积神经网络的过拟合.最后,引入SE注意力机制进一步提高网络模型的识别精度.在公共数据集Plant Village(植物村)的实验表明,改进的深度残差网络模型能够很好地识别果树叶片病害,平均准确率可达到99.4％.
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