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为实现茶叶病害精准分类,针对茶叶病害图像分类中小样本问题及类别分布不均的问题,提出了一种基于迁移学习的SimAM-ConvNeXt-FL模型的病害图像分类方法。首先在ConvNeXt模型中加入SimAM模块,以加强复杂特征的提取。其次针对样本分布不均问题,将Focal Loss函数作为训练过程中的损失函数,通过增加数量较少样本的权重来减小样本分布不均的影响。最后使用SimAM-ConvNeXt-FL模型对Plant Village数据集训练,将训练得到的参数迁移到实测的茶叶病害图像上并进行微调,减少过拟合带来的影响,设置消融实验证明模型改进的有效性,并与不同分类模型(AlexNet、VGG16、ResNet34模型)分别进行对比实验。实验结果表明,SimAM-ConvNeXt-FL模型识别效果最佳,准确率达96.48%, SimAM-ConvNeXt-FL模型较原ConvNeXt模型在茶煤病、茶藻斑病、茶炭疽病、健康叶片和茶白星病的F1值分别提高4.46、3.76、0.43、0.22、5.23个百分点。结果表明本文提出的模型具有较高的分类准确率与较强的泛化性,可推进茶叶病害分类工作发展... 相似文献
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