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作者：刘峻渟;周云成;吴琼;吴雄伟;王昌远;
单位：沈阳农业大学信息与电气工程学院;
摘要：【目的】利用卷积神经网络构建作物病害识别模型,提高识别性能,解决作物病害识别性能低、泛化效果差等问题。【方法】通过数据增广技术增加样本多样性,引入聚焦损失改进模型学习目标,解决样本非均衡问题,分析比较不同卷积神经网络结构的识别性能,并用类激活图生成技术度量模型的可靠性。在番茄叶部病害数据集上验证方法的有效性。【结果】应用数据增广技术后,模型在简单背景样本上的识别准确率提高了1.0%,在复杂背景样本上提高了12.5%;聚焦损失使模型的准确率提高了0.1%;该模型的识别准确率为99.8%,对各类病害的召回率在97.3%以上;应用类激活图技术生成的显著性图可有效标识模型在识别过程中的重点关注区域。【结论】该方法能够有效解决病害图像样本非均衡问题,提高了病害识别模型的泛化性能,同时类激活图可以用于分析模型的可靠性,从而为番茄叶部病害防治提供参考。
关键词：番茄;;叶部病害;;病害识别;;卷积神经网络;;数据增广;;聚焦损失
基金资助：国家重点研发计划项目(2021YFD1500204)
