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| 基于残差注意力网络的马铃薯叶部病害识别 | |
| 引用本文： | 徐岩,李晓振,吴作宏,高照,刘林.基于残差注意力网络的马铃薯叶部病害识别[J].山东科技大学学报(自然科学版),2021,40(2):76-83. |
| 作者姓名： | 徐岩 李晓振 吴作宏 高照 刘林 |
| 作者单位： | 山东科技大学电子信息工程学院,山东青岛,266590 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;山东省研究生教育联合培养基地;山东省研究生教育创新计划 |
| 摘 要： | 马铃薯叶部病害严重制约着马铃薯的产量,为此提出了一种基于注意力和残差思想的深度卷积神经网络模型RANet.依据注意力机制,在RANet中构建并行池化的注意力模块,以增强网络的特征提取能力,并借助残差思想避免注意力模块造成的特征值衰减.以早疫病初期、早疫病晚期、晚疫病初期、晚疫病晚期和健康叶片的叶部图像为研究对象,RAN... |
| 关 键 词： | 马铃薯 叶部病害 注意力 残差 卷积神经网络 |
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