改進(jìn)注意力機(jī)制嵌入PR-Net模型的水稻病害識(shí)別仿真

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有的CNN模型在水稻葉部病害的識(shí)別中準(zhǔn)確率較低的問題，提出了一種結(jié)合并行結(jié)構(gòu)和殘差結(jié)構(gòu)的混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型PRC-Net(parallel residual with coordinate attention network)。引入并行結(jié)構(gòu)，提高卷積的感受野；結(jié)合殘差結(jié)構(gòu)，使特征信息完整的連續(xù)傳遞；在骨干模型PR-Net中嵌入改進(jìn)的空間注意力機(jī)制，增強(qiáng)對(duì)不同尺度病斑特征...