基于注意力机制和多尺度轻量型网络的农作物病害识别

准确识别农作物病害并及时防护是保障农作物产量的重要措施。针对传统农作物病害识别模型体积大、准确率不高的问题,该研究提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的轻量型神经网络模型（Lightweight Multi-scale Attention Convolutional Neural Networks,LMA-CNNs）。首先,为减少参数量,使模型轻量化,网络主体结构采用深度可分离卷积;其次,在深度可分离卷积基础上设计出残差注意力模块和多尺度特征融合模块;同时引入Leaky ReLU激活函数增强负值特征的提取。残差注意力模块通过嵌入通道和空间注意力机制,增强有用特征信息的权重并减弱噪声等干扰信息的权重,残差连接能够有效防止网络退化。多尺度特征融合模块利用其不同尺度的卷积核提取多种尺度的病害特征,提高特征的丰富度。试验结果表明,LMA-CNNs模型在59类公开农作物病害图像测试集上的准确率为88.08%,参数量仅为0.14×107,优于ResNet34、ResNeXt、ShuffleNetV2等经典神经网络模型。通过比较不同研究者在同一数据集下所设计的网络模型,进一步验证LMA-CNNs模型不仅拥有更高的识别精度,还具有更少的参数。该研究提出的LMA-CNNs模型较好地平衡模型复杂程度和识别准确率,为移动端农作物病害检测提供参考。