一種基于改進(jìn)ResNet18神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘋果葉片病害識(shí)別方法

摘要： 為有效提升蘋果葉片病害識(shí)別的精度和效率，實(shí)現(xiàn)病害的及時(shí)防治進(jìn)而提高蘋果產(chǎn)量，本研究提出一種基于改進(jìn)ResNet18神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘋果葉片病害識(shí)別方法，可在提升模型識(shí)別性能的同時(shí)減少參數(shù)量和模型尺寸。首先，改進(jìn)ResNet模型的殘差結(jié)構(gòu)，以減少參數(shù)量，實(shí)現(xiàn)模型輕量化；其次，引入坐標(biāo)注意力(CA)機(jī)制并進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提升模型的泛化性能。將改進(jìn)ResNet18模型與原始ResNet... （共7頁(yè)）