基于坐标注意力机制和残差网络的水稻叶片病虫害识别

【目的】针对在自然条件下水稻叶片病虫害的识别效率不高、准确率较低的问题，探索基于ResNet深度学习网络的水稻叶片病虫害识别模型（ResNet50-CA）。【方法】在ResNet-50的残差卷积模块下引入坐标注意力机制（CA），采用LeakyReLU激活函数替代ReLU激活函数，使用3个3×3的卷积核替换ResNet-50模型首层卷积层中的7×7卷积核。【结果】在使用传统卷积神经网络进行水稻叶片病虫害研究发现，ResNet-50能够较好地平衡识别准确率和模型复杂度之间的关系，因此选择在ResNet-50网络模型的基础上加以改进。使用改进后的网络通过微调参数进行水稻叶片病虫害对比性能试验，研究发现在批量样本数为16和学习率为0.000 1时，ResNet50-CA获得最高的识别准确率（99.21%），优于传统的深度学习算法。【结论】改进后的网络能够提取出水稻病虫害更加细微的特征信息，从而取得更高的识别准确率，为水稻叶片病虫害识别提供新思路和方法。