典型文献
基于多尺度注意力残差网络的桃树害虫图像识别
文献摘要：
自然场景下拍摄的桃树害虫图像,不同种类的害虫个体之间存在尺寸大小差异以及害虫颜色与背景颜色相近的问题,影响害虫图像识别精度.针对以上问题,本文提出了一种基于多尺度注意力残差网络的桃树害虫图像识别模型.首先,将残差网络的第一层普通卷积替换为多尺度卷积,缓解了大卷积核对于小尺寸目标特征的不敏感性,增强多尺度害虫特征提取能力.其次,在残差结构中加入注意力机制选择性内核卷积单元,它通过自适应调整感受野重点提取害虫信息,产生有效感受,抑制背景干扰问题.实验结果表明,本文提出的模型识别准确率为93.27％,取得了较好的识别效果.
文献关键词：
残差网络;桃树害虫;图像识别
中图分类号：
作者姓名：
类成敏;牟少敏;孙文杰;崔恩泉
作者机构：
山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安271018
文献出处：
引用格式：
[1]类成敏;牟少敏;孙文杰;崔恩泉-.基于多尺度注意力残差网络的桃树害虫图像识别)[J].山东农业大学学报（自然科学版）,2022(02):253-258
A类：
桃树害虫
B类：
多尺度注意力,注意力残差网络,图像识别,自然场景,小差,背景颜色,色相,识别精度,识别模型,第一层,多尺度卷积,大卷,卷积核,核对,小尺寸,目标特征,不敏感性,特征提取能力,残差结构,注意力机制,自适应调整,感受野,背景干扰,干扰问题,模型识别,识别准确率
AB值：
0.322451
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