| 改进Multi-scale ResNet的蔬菜叶部病害识别 |
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| 作者姓名： | 王春山 周冀 吴华瑞 滕桂法 赵春江 李久熙 |
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| 作者单位： | 河北农业大学信息科学与技术学院,保定 071001;国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097;北京农业信息技术研究中心,北京 100097;河北省农业大数据重点实验室,保定 071001;河北农业大学信息科学与技术学院,保定 071001;国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097;北京农业信息技术研究中心,北京 100097;河北农业大学信息科学与技术学院,保定 071001;河北省农业大数据重点实验室,保定 071001;河北农业大学机电工程学院,保定 071001 |
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| 基金项目： | 国家大宗蔬菜产业技术体系（CARS-23-C06）;国家重点研发计划（2019YFD1101105）;国家自然基金项目（61771058）;河北省重点研发计划项目（20327402D）;河北省研究生创新资助项目（CXZZBS2020103） |
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| 摘 要： | 基于深度网络的蔬菜叶部病害图像识别模型虽然性能显著,但由于存在参数量巨大、训练时间长、存储成本与计算成本过高等问题,仍然难以部署到农业物联网的边缘计算设备、嵌入式设备、移动设备等硬件资源受限的领域。该研究在残差网络（ResNet18）的基础上,提出了改进型的多尺度残差（Multi-scale ResNet）轻量级病害识别模型,通过增加多尺度特征提取模块,改变残差层连接方式,将大卷积核分解,进行群卷积操作,显著减少了模型参数、降低了存储空间和运算开销。结果表明,在PlantVillage和AI Challenge2018中15种病害图像数据集中取得了95.95%的准确率,在自采集的7种真实环境病害图像数据中取得了93.05%的准确率,在准确率较ResNet18下降约3%的情况下,模型的训练参数减少93%,模型总体尺寸缩减35.15%。该研究提出的改进型Multi-scale ResNet使蔬菜叶部病害识别模型具备了在硬件受限的场景下部署和运行的能力,平衡了模型的复杂度和识别精度,为基于深度网络模型的病害识别系统进行边缘部署提供了思路。
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| 关 键 词： | 图像处理 病害 图像识别 多尺度 轻量化 残差层 ResNet18 |
| 收稿时间： | 2020-07-07 |
| 修稿时间： | 2020-08-28 |
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