基于注意力機制輕量化模型的植物病害識別方法

摘要： 針對現(xiàn)有植物病害識別模型存在響應(yīng)速度慢、參數(shù)量多、計算機內(nèi)存資源消耗大等問題，本研究提出了一種輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型由特征提取層、特征增強層和分類器組成。為了減小模型大小并提高網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度，在特征提取層中使用深度可分離卷積進行特征提取。為了防止網(wǎng)絡(luò)傳播過程中的梯度消失并增強病害像素特征融合，在特征提取層中引入了大卷積核倒置殘差結(jié)構(gòu)(IRBCKS)模塊。此外，在特征增強層集成...