基于胶囊SE-Inception的茄科病害识别方法研究

杨泳波; 赵远洋; 李振波; 李晔

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基于胶囊SE-Inception的茄科病害识别方法研究

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针对番茄和茄子2类茄科蔬菜的病害,基于SE-Inception和胶囊网络构建了一个具有抗噪性的茄科病害识别网络,称为胶囊SE-Inception。该网络主要分为特征提取和胶囊网络2部分。其特征提取部分采用了批处理归一化层(BN)加速网络收敛;利用SE-Inception结构和多尺度特征提取模块来提高模型的精度。胶囊网络部分采用了路由迭代次数为2,维度为16的胶囊进行处理。基于自建的茄科病害数据集开展实验,其包含白粉虱、白粉病、黄曲病和棉疫病4种病害类别和健康叶片;为减少过拟合,对数据进行了增广处理。实验结果表明胶囊SE-Inception网络针对常见的高斯、椒盐和模糊噪声具有较好的抗噪性;其仅需较少的数据就可以达到较高的识别精度,在相同数据量下,胶囊SE-Inception网络的识别精度高于常见轻量级模型。

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来源
《图学学报》 |2022年第1期|28-35|共8页
作者
杨泳波; 赵远洋; 李振波; 李晔;
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作者单位

中国农业大学信息与电气工程学院;

中国农业大学国家渔业创新中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
茄科蔬菜; 病害识别; 抗噪性; SE-Inception结构; 胶囊网络;

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