基于小樣本學(xué)習(xí)的馬鈴薯葉片病害檢測

打開文本圖片集

摘要：馬鈴薯葉片的病害將直接導(dǎo)致馬鈴薯產(chǎn)量和質(zhì)量的下降，為實現(xiàn)馬鈴薯葉片病害的精確檢測并及時預(yù)防病變，提出了一種基于小樣本學(xué)習(xí)的馬鈴薯葉片病害檢測算法。首先，利用一組共享權(quán)重的特征提取器將輸入圖片映射到深度特征空間；然后，提出一種任務(wù)感知注意力模塊用于融合小樣本學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的雙分支輸入特征，強(qiáng)化目標(biāo)任務(wù)的特定表達(dá)能力；最后，引入一種動態(tài)卷積模塊提高卷積核的建模能力，并將卷積塊注意力機(jī)制（CBAM）嵌入到該卷積網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)造特征強(qiáng)化學(xué)習(xí)模塊，細(xì)粒度地捕獲病害區(qū)域的細(xì)節(jié)特征。（剩余9750字）