现有基于深度学习的农作物病害识别方法对网络浅层、中层、深层特征中包含的判别信息挖掘不够,且提取的农作物病害图像显著性特征大多不足,为了更加有效地提取农作物病害图像中的判别特征,提高农作物病害识别精度,提出一种基于多层信息...现有基于深度学习的农作物病害识别方法对网络浅层、中层、深层特征中包含的判别信息挖掘不够,且提取的农作物病害图像显著性特征大多不足,为了更加有效地提取农作物病害图像中的判别特征,提高农作物病害识别精度,提出一种基于多层信息融合和显著性特征增强的农作物病害识别网络(Crop disease recognition network based on multi-layer information fusion and saliency feature enhancement,MISF-Net)。MISF-Net主要由ConvNext主干网络、多层信息融合模块、显著性特征增强模块组成。其中,ConvNext主干网络主要用于提取农作物病害图像的特征;多层信息融合模块主要用于提取和融合主干网络浅层、中层、深层特征中的判别信息;显著性特征增强模块主要用于增强农作物病害图像中的显著性判别特征。在农作物病害数据集AI challenger 2018及自制数据集RCP-Crops上的实验结果表明,MISF-Net的农作物病害识别准确率分别达到87.84%、95.41%,F1值分别达到87.72%、95.31%。展开更多
文摘现有基于深度学习的农作物病害识别方法对网络浅层、中层、深层特征中包含的判别信息挖掘不够,且提取的农作物病害图像显著性特征大多不足,为了更加有效地提取农作物病害图像中的判别特征,提高农作物病害识别精度,提出一种基于多层信息融合和显著性特征增强的农作物病害识别网络(Crop disease recognition network based on multi-layer information fusion and saliency feature enhancement,MISF-Net)。MISF-Net主要由ConvNext主干网络、多层信息融合模块、显著性特征增强模块组成。其中,ConvNext主干网络主要用于提取农作物病害图像的特征;多层信息融合模块主要用于提取和融合主干网络浅层、中层、深层特征中的判别信息;显著性特征增强模块主要用于增强农作物病害图像中的显著性判别特征。在农作物病害数据集AI challenger 2018及自制数据集RCP-Crops上的实验结果表明,MISF-Net的农作物病害识别准确率分别达到87.84%、95.41%,F1值分别达到87.72%、95.31%。
