基于改進(jìn)ConvNext的復(fù)雜背景下玉米葉片病害分類

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摘要：針對(duì)玉米葉片病害分類過(guò)程中存在葉片背景復(fù)雜且背景與被識(shí)別葉片具有較高相似度的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的ConvNeXt算法。首先通過(guò)隨機(jī)遮擋等數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作多樣化病害數(shù)據(jù)集，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的抗干擾能力，從而提高了模型的魯棒性。其次，為了提高網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確度，在ConvNeXt網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上融合多個(gè)注意力模塊，使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注具有判別性的特征，以減少背景的干擾，并在注意力模塊中使用LeakyReLu激活函數(shù)從而避免網(wǎng)絡(luò)在輸入為負(fù)值時(shí)神經(jīng)元不學(xué)習(xí)的情況。（剩余10627字）