改进RegNet识别多种农作物病害受害程度

针对传统农作物病害识别方法效率低、受害程度识别不准确的问题,提出了一个基于深度迁移学习和改进RegNet的多种农作物病害受害程度识别模型。该模型首先在RegNet输入端进行在线数据增强,用以提高训练样本的多样性;其次在模型的特征提取层引入了有效通道注意力机制,用以提高模型的特征提取能力;然后在模型的分类层引入多尺度特征融合策略,用以提高模型对细粒度特征的分类能力;最后使用深度迁移学习来优化模型的整体性能,加快模型的收敛速度,提高模型的泛化能力。试验结果表明,改进后的网络模型在农作物病害受害程度数据集上准确率达到了94.5%,相较于RegNet原模型准确率提高了10.4个百分点。改进后的模型具有更好的特征提取能力,对细粒度特征有更强的分类能力,该模型为农作物病害类型及其受害程度的识别提供了一种有效方法。