融合多尺度特征的遮擋番茄病害圖像識別研究

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摘要：針對復雜環(huán)境下因葉片重疊遮擋以及目標較小等原因而導致番茄病害識別準確率較低的問題，提出一種多尺度級聯(lián)模型（IMS-Cascade）。該模型以級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡（Cascade R-CNN）為基礎，在主干網(wǎng)絡中引入融合上下文信息的可切換空洞卷積，使用復雜的多尺度卷積核提取目標特征，解決同種病害因葉片遮擋而形狀差異較大的問題，并在特征融合網(wǎng)絡中添加反饋連接模塊，使模型可以進行多次的特征提取，提高淺層信息的利用率。（剩余15890字）