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摘要:病蟲害影響水稻質(zhì)量和產(chǎn)量,快速、準(zhǔn)確地檢測出水稻病蟲害有利于及時(shí)防治。針對傳統(tǒng)圖像識別方法存在特征提取繁瑣、識別率低以及對田間環(huán)境下的作物病蟲害識別困難等問題,本文提出一種以DenseNeL121為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合遷移學(xué)習(xí)與坐標(biāo)注意力機(jī)制的水稻病蟲害識別模型。該模型引入坐標(biāo)注意力學(xué)習(xí)圖像特征的通道間關(guān)系和空間位置的重要性以增強(qiáng)模型的特征提取能力,采用遷移學(xué)習(xí)策略訓(xùn)練模型以緩解模型在小數(shù)據(jù)集上的過擬合現(xiàn)象、減小計(jì)算資源以及提升模型的識別性能。(剩余4299字)
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基于改進(jìn)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻病蟲害識別
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