基于位置编码和BAM注意力机制的马铃薯叶部病害识别方法

摘要

马铃薯叶部病害的准确检测和识别对于精准防治病虫害至关重要,能够有效提高马铃薯产量,但由于马铃薯叶部的早疫病和晚疫病在早期表现上非常相似,很难区分。为了更准确地对马铃薯叶部病害进行检测识别,本文提出了一种基于位置编码和并行注意力机制的Conv Ne Xt模型。首先对数据集进行位置编码预处理,使网络模型无需加载预训练权重即可获取病害部位的位置信息,提高学习能力;其次针对不同病害空间分布位置不同以及形态特征的细微差异,添加并行注意力机制BAM模块增强对病害特征的提取能力。实验结果表明:优化后的ConvNeXt模型能够准确检测并对不同病害进行分类识别,较原ConvNeXt模型Top-1准确率最高提高约5个百分点,能够满足目前马铃薯叶部病害准确识别方面的需求,有良好的鲁棒性,可以泛化在其他植物种类上。