基于深度学习的芒果病虫害分类识别

曹欢; 方睿

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传统芒果病虫害防治,需要人工进行识别,现引入深度学习技术,可快速准确地对芒果病虫害进行识别。以攀西地区芒果的12种病虫害为研究对象,采用的数据集一部分来自公开数据集MangoLeafBD,另一部分由爬虫技术获得的网络图片组成,共获取图片6769张,其中4879张为训练集,1220张为验证集,670张为测试集。为迎合实际应用的需要,选择了MobileNetV3、MobileViT等4种不同规模的轻量级深度学习网络模型,结合迁移学习训练策略进行对比实验,比较了各个模型的参数量、精确率、召回率等参数。实验结果显示,MobileViT模型用于芒果病虫害分类识别效果最佳,该模型的精确率为96.31%,召回率为96.12%,F1为96.20%,均优于其他模型。由此表明,模型具有较好的鲁棒性和识别性能,可为芒果病虫害分类识别提供技术参考。

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来源
《计算机技术与发展》 |2023年第10期|115-119|共5页
作者
曹欢; 方睿;
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作者单位

成都信息工程大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类植物检疫;
关键词
芒果病虫害识别; 轻量级卷积神经网络; MobileViT; 迁移学习; MangoLeafBD;

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