基于混合注意力机制的植物病害识别

作     者：尚远航 余游江 吴刚 SHANG Yuanhang;YU Youjiang;WU Gang

作者机构：塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 新疆维吾尔自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室新疆阿拉尔843300 

出 版 物：《塔里木大学学报》 (Journal of Tarim University)

年 卷 期：2021年第33卷第2期

页      面：94-103页

学科分类：08[工学] 09[农学] 0902[农学-园艺学] 0834[工学-风景园林学（可授工学、农学学位）] 

基　　金：新疆生产建设兵团科技攻关与成果转化项目“基于小样本数据的新疆红枣缩果病预测技术研究”(2015AC023) 

主　　题：植物 病害 图像处理 通道注意力 空间注意力 

摘      要：针对现有的多种植物病害分类识别方法存在准确率不高的问题,提出一种基于混合注意力机制深度残差网络的植物病害识别方法。该识别方法通过在传统的残差神经网络上,增加空间注意力模块以及通道注意力模块,使网络对于图片的细节部分的注意力更高,提取的特征更为丰富。为了验证改进后的网络模型对植物病害分类识别的有效性,使用改进的模型与现有方法进行对比试验。结果表明,基于混合注意力机制的残差网络对于植物病害有很好的识别效果,实验识别准确率达到92.08%,该方法可为植物病害的分类识别提供参考。