基于自適應(yīng)特征融合的番茄葉病害識(shí)別方法

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摘要：圖像分類技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，尤其在病害檢測和分類方面，相比傳統(tǒng)的人工方法更高效和準(zhǔn)確。傳統(tǒng)的特征融合方法采用固定的加權(quán)操作來增強(qiáng)局部特征，并抑制干擾特征的表達(dá)，但病害類別圖片的差異影響模型泛化能力，導(dǎo)致分類效率和準(zhǔn)確率較低。為此，提出一種基于多層自適應(yīng)特征融合的番茄葉病害識(shí)別方法，先通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行增強(qiáng)，緩解數(shù)據(jù)樣本量不足、類別不平衡的問題；然后利用特征增強(qiáng)捕捉關(guān)鍵特征，再通過自適應(yīng)權(quán)重的特征融合，以此實(shí)現(xiàn)番茄葉病害類別的精準(zhǔn)識(shí)別。（剩余11669字）