公开(公告)号：CN115131662A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210716513.7

申请日：2022-06-22

Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所

Inventor： 钱蓉 ,  朱静波 ,  董伟 ,  孔娟娟 ,  张萌 ,  王忠培 ,  程泽凯 ,  刘梅芳

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/68 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于注意力特征融合的轻量级农作物病害图像识别方法。针对基于卷积神经网络的农作物病害识别模型参数量大，计算量高的问题，提出了一种基于轻量级注意力特征融合网络的农作物病害识别模型。该模型以ResNet18为基础网络模型，使用轻量级残差块(DSGResNet block)和倒残差替换基础网络模型ResNet18中的残差块，再使用注意力特征融合模块替换模型中的特征融合模块，相对于现有技术中的ResNet18模型大大降低了模型的参数量和计算量，同时提高了模型的农作物病害识别能力。