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甘雨
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基于改进EfficientNet模型的作物害虫识别
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引用
农业工程学报
2022年 第1期38卷 203-211页
作者:
甘雨
郭庆文
王春桃
梁炜健
肖德琴
吴惠粦
华南农业大学数学与信息学院
广州510642
广东省农业人工智能重点实验室
广州510642
广州市智慧农业重点实验室
广州510642
广州国家现代农业产业科技创新中心
广州510520
精准识别作物害虫是控制虫害发生态势的重要基础。针对现有害虫识别准确率较低、基于卷积神经网络的害虫识别结构较复杂且计算成本较高、害虫识别模型泛化能力低及难以部署等问题,该研究提出了一种基于改进EfficientNet模型的作物害虫...
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精准识别作物害虫是控制虫害发生态势的重要基础。针对现有害虫识别准确率较低、基于卷积神经网络的害虫识别结构较复杂且计算成本较高、害虫识别模型泛化能力低及难以部署等问题,该研究提出了一种基于改进EfficientNet模型的作物害虫智能识别模型。该模型通过引入坐标注意力(Coordinate Attention,CA)机制而改进EfficientNet主体结构,引入数据增强的组合训练策略及Adam优化算法来提高模型的泛化能力,并采用迁移学习策略来训练改进的EfficientNet模型,从而提出了一个高性能轻量化的作物害虫识别模型CA-EfficientNet。在公开的大规模作物害虫数据集ip102上展开试验,结果表明该研究提出的CA-EfficientNet模型识别准确率达到69.45%,较改进前提高了4.01个百分点;与现有同类最优算法(GAEnsemble)的性能相比,识别准确率高出2.32个百分点。改进后的CA-EfficientNet模型参数量为5.38 M,较改进前仅增加了0.09 M;相比于经典分类网络VGG、ResNet-50、GoogleNet等,其参数量仅是这些网络模型参数量的3.89%、22.72%和52.63%。试验结果表明,所提方法有效提高了作物害虫图像的识别准确率,较大幅度地减少了模型参数量,在保持轻量化计算的基础上获得了明显优于同类最优算法的准确率。
关键词:
作物
害虫识别
EfficientNet
坐标注意力机制
Adam
ip102数据集
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作物害虫图像智能识别方法
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新疆农业科学
2023年 第12期60卷 2973-2981页
作者:
李雨晴
陈燕红
李永可
肖天赐
李清源
新疆农业大学计算机与信息工程学院
乌鲁木齐830052
【目的】针对作物害虫
数据集
样本较少、现有单一模型在作物害虫识别上的准确率不高以及泛化能力较差的问题,提出一种基于迁移学习与多模型
集
成的害虫识别模型。【方法】在大规模公开作物害虫
数据集
ip102
上进行试验,使用迁移学习单独训练...
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【目的】针对作物害虫数据集样本较少、现有单一模型在作物害虫识别上的准确率不高以及泛化能力较差的问题,提出一种基于迁移学习与多模型集成的害虫识别模型。【方法】在大规模公开作物害虫数据集ip102上进行试验,使用迁移学习单独训练6个深层神经网络,选择识别性能较好的EfficientNet、Vision Transformer、Swin Transformer和ConvNeXt进行组合,采用不同策略集成预测结果。【结果】提出的基于迁移学习与多模型集成方法的识别准确率达到75.75%,比性能最好的单模型ConvNeXt提高了1.34%,与目前该数据集上最优算法(CA-EfficientNet)的性能相比,识别准确率高出了6.3%。【结论】害虫图像智能识别模型具有较好的稳定性与泛化能力。
关键词:
害虫识别
ip102数据集
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