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基于多尺度注意力卷积神经网络的苹果叶部病害识别方法

作者：

张会敏;谢泽奇

单位：

郑州西亚斯学院电子信息工程学院

关键词：

苹果病害识别;卷积神经网络;多尺度空洞卷积模块;双注意力机制;多尺度注意力卷积网络

摘要：

针对传统苹果叶部病害识别方法识别率低和现有卷积神经网络(CNN)训练时间长的问题，提出一种基于多尺度注意力卷积神经网络的苹果叶部病害识别方法。该方法由多尺度空洞卷积模块Inception与改进的残差模块组成，其中，多尺度空洞卷积模块Inception用于图像的多尺度特征提取，在卷积模块中引入双注意力机制增强网络模型，显著表示图像中叶部病斑区域特征，降低非病斑区域与背景区域对识别结果的干扰，在原始残差模块上引入卷积层与非线性激活函数改进的残差模块，增加鲁棒性判别特征的跨层融合，在苹果病害叶片图像数据集上的识别准确率达96%以上。结果表明，所提出的方法具有参数量少、占用内存小以及性能好的优势，可进一步应用于田间苹果叶部病害智能识别系统。

译名：

An apple leaf disease identification method based on multi-scale attention convolution neural network

作者：

Zhang Huimin;

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