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近几年来,我国很多地区的生猪在高温季节都不同程度地发生以体温升高至40.5℃以上,小猪精神萎靡,食欲下降或停止采食,眼睛有泪斑,分泌物增多呈结膜炎症,并出现严重的腹式呼吸,气喘急促,耳发绀,四肢、腹部等身体多处皮肤有紫红色大片斑块或有出血点,手压不褪色;病后期拉黄色水样粪便,尿少而混浊,颜色深黄,濒临死亡的猪出现划水样神经症状,并有关节炎,难以站立;大猪有便秘现象,粪便秘结,呈球状,稽留热,厌食,倦怠,后期拉稀,皮肤发红和呼吸急促等临床症状为主要特征的“猪高热病”。 相似文献
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针对苹果叶部病害图像在仅有图像类别标注的弱监督的条件下识别准确率低的问题,提出了一种基于改进的CBAM-ResNet算法进行苹果叶部病害识别。以ResNet18作为基础模型,对轻量级卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)注意力机制中通道注意力模块中的多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)进行升维改进,放大苹果叶部病害特征细节;将改进的CBAM融入残差模块中,以加强对关键细节特征的提取,将AlphaDropout配合SeLU (Scaled Exponential Linearunits)融入网络中,防止其网络的过拟合化,加速模型收敛效果;最后,采用单周期余弦退火算法调整学习率,得到病害识别模型。训练在样本图像均只进行图像级标注的弱监督下进行,大大降低标注成本。通过消融实验,探究出改进CBAM中MLP最佳升维维度为2,相对于原CBAM,准确率提升0.32%,并在参数量增加17.59%的情况下,每轮训练时长减少8 s。在包含苹果斑点落叶病、褐斑病、花叶病、灰斑病、锈病等5种病害的6185幅图像数据集上... 相似文献
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