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fruit Tree disease recognition Based on Residual Neural Network and Attention Mechanism

Journal of Artificial Intelligence and Technology 2024年第2期4卷 145-152页

作者： Xiedong Song Vladimir Y.Mariano College of Computing and Information Technologies National UniversityManilaPhilippines School of Computer Science and Engineering JiNing UniversityJiNing 273155China

fruit growing has played a huge role in solving food supply issues in many ***,the yield and quality of fruits can be affected by various diseases,and thus timely and accurate identification of disease conditions is particularly ***,using image recognition and object detection technology to diagnose fruit tree diseases has become a research hotspot in forestry *** neural networks eliminate the preprocessing of manual feature selection and have high recognition ***,it is not easy to train due to the risk of gradient *** order to achieve better recognition effect,this research addresses the problem of applying small-scale data samples through data enhancement and transfer learning,and it optimizes the model by combining the two main attention mechanisms of SE and CBAM with *** experiments,it is found that the CBAM ResNet50 model has the best effect,improving the application performance of the studied model in actual scenarios.

关键词： attention mechanism disease recognition of fruit trees ResNet transfer learning

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