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基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究
1
作者
袁培森
欧阳柳江
+1 位作者
翟肇裕
田永超
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期253-262,共10页
为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上...
为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。
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关键词
水稻病害识别
迁移学习
高效通道注意力机制
mobilenetv3small
移动端部署
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职称材料
题名
基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究
1
作者
袁培森
欧阳柳江
翟肇裕
田永超
机构
南京农业大学人工智能学院
南京农业大学农学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期253-262,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61502236)
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(21)3059)。
文摘
为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。
关键词
水稻病害识别
迁移学习
高效通道注意力机制
mobilenetv3small
移动端部署
Keywords
rice disease identification
transfer learning
ECA attention mechanism
mobilenetv3small
mobile deployment
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究
袁培森
欧阳柳江
翟肇裕
田永超
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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