基于特征融合Transformer的EfficientNet v2网络对马铃薯叶片病害的识别

马铃薯叶片病害是影响马铃薯质量和产量的主要因素,为了能够快速准确地识别马铃薯叶片病害并采取对应的防控和救治措施,本研究提出一种新型马铃薯叶片病害识别方法.该方法利用EfficientNet v2网络提取图像特征,通过4个不同尺度的网络层进行金字塔融合,从而捕捉不同尺度下的图像细节和上下文信息,并在金字塔融合中的每个下采样环节都添加1个CBAM注意力机制模块,且每个CBAM模块后都加入Vision Transformer的Encoder模块进行特征增强,帮助提升所提取特征的丰富性和抽象能力,最后使用softmax进行分类.研究提出的模型识别准确率达到98.26％,相比改进之前提升3.47百分点,且其loss收敛更快,宏平均值与加权平均值都有明显提升.消融试验表明,该模型在各项指标上的表现最优,超过基线模型和融合模型,大幅提高图像分类识别任务模型的性能表现.该方法可有效提高病害区域的识别能力和检测准确率,且能在强干扰的环境下做到高精度识别,具有良好的鲁棒性和适应性,同时能解决病害识别中泛化能力弱、精度低、计算效率低等问题.