| 基于改进MaxViT的辣椒病害识别分类方法 |
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| 引用本文： | 李西兴,陈佳豪,吴锐,杨睿.基于改进MaxViT的辣椒病害识别分类方法[J].华中农业大学学报,2024,43(2):123-133. |
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| 作者姓名： | 李西兴 陈佳豪 吴锐 杨睿 |
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| 作者单位： | 湖北工业大学机械工程学院/湖北工业大学现代制造质量工程湖北省重点实验室，武汉 430068 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（51805152）；湖北工业大学绿色工业引领计划项目（XJ2021005001）；湖北省自然科学基金项目（2022CFB445）；湖北省重点研发计划项目（2021BAA203） |
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| 摘 要： | 为实现复杂环境下辣椒病害的精准识别和分类，设计了一种适用于辣椒病害识别分类的方法。以辣椒在生长过程中常见的6种病害为分类研究的对象，使用数据增强的方法扩充数据集，提出一种基于MaxViT改进的MaxViT-DF模型，将MaxViT模型中的普通卷积替换为可变形卷积，使模型在提取特征时能更贴近复杂环境下的识别目标；同时在MaxViT模型施加注意力时引入特征融合模块，提高模型的全局感知能力。结果显示，改进的MaxViT-DF模型识别分类准确率达到98.10%，对6种辣椒病害的分类精度均高于95%。与ResNet-34、EfficientNetv2和VGG-16等模型相比，改进模型在收敛速度和分类精度上具有明显优势。以上结果表明，MaxViT-DF模型能够对不同种类的辣椒常见病害进行有效的分类识别。
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| 关 键 词： | MaxViT-DF 辣椒病害分类 可变形卷积 特征融合 深度学习 |
| 收稿时间： | 2023/6/5 0:00:00 |
A method for identifying and classifying pepper diseases based on improved MaxViT |
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| LI Xixing,CHEN Jiahao,WU Rui,YANG Rui.A method for identifying and classifying pepper diseases based on improved MaxViT[J].Journal of Huazhong Agricultural University,2024,43(2):123-133. |
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| Authors: | LI Xixing CHEN Jiahao WU Rui YANG Rui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | MaxViT-DF classification of pepper disease deformable convolution feature fusion deep learning |
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