基于注意力机制非对称残差网络和迁移学习的玉米病害图像识别

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为实现玉米病害图像快速、准确识别,提出了一种基于非对称注意力机制残差网络(asymmetric convolution attention resnet, ACA-Resnet)的图像检测模型。在残差网络的基础上,通过引入非对称卷积结构减少参数量,加快模型训练速度,同时引入注意力机制,改善模型的表达能力,提高检测准确率。为减小由于病害图片数量不足而造成的过拟合现象,采用迁移学习的方法提高模型的稳定性和泛化能力。结果表明,ACA-Resnet经过ImageNet数据集预训练后对玉米病害图像的平均识别准
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