检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《江苏农业科学》2024年第3期229-236,共8页Jiangsu Agricultural Sciences
基 金:国家自然科学基金(编号:51867006)。
摘 要:针对传统的苹果树叶病害识别模型准确率低,参数数量多和移动端部署困难的问题,提出了一种基于改进轻量化网络MobileViT的的苹果树叶病害识别方法。该网络模型以MobileViT作为主干网络,高效编码全局信息,同时引入MV2模块编码局部信息,将原MobileViT网络结构中的Swish激活函数替换为SMU激活函数提高网络性能,并在全连接层后添加Dropout层防止数据过拟合。针对常见的多病症叶片、锈病叶片等苹果树叶病害进行识别。试验结果表明,改进后的MobileViT相对于其他轻量级网络识别准确率高,相对于重量级网络更轻量、反应更迅速,测试集识别的准确率达到95.73%,参数数量所占显存空间仅为5.6 MB,单张苹果树叶病害图片的响应时间为4.32 ms。最终将模型部署在在移动设备,落地实现成为可能。
关 键 词:苹果树 病害识别 SMU 轻量级 MV2 MobileViT
分 类 号:S126[农业科学—农业基础科学] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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