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摘要:準(zhǔn)確地識(shí)別農(nóng)作物病害種類(lèi)、病害程度,是能夠正確防治病害的基礎(chǔ),對(duì)農(nóng)作物的高質(zhì)量生產(chǎn)有重要意義。針對(duì)傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)圖像的細(xì)粒度分類(lèi)不夠精準(zhǔn)的問(wèn)題,提出不參與殘差計(jì)算的通道注意力(efficient channel attention without participating in residual calculation,EWPRC)結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)將改進(jìn)的通道注意力機(jī)制ECANet3放在殘差塊之后,增加模型對(duì)通道維度的權(quán)重學(xué)習(xí)能力,并將EWPRC結(jié)構(gòu)用于骨干網(wǎng)絡(luò)為ResNet50的遷移學(xué)習(xí)模型中,通過(guò)替換模型中的layer3、layer4層得到了EWPRC-RseNet-t模型。(剩余11782字)
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基于改進(jìn)通道注意力機(jī)制的農(nóng)作物病害識(shí)別模型研究
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