基于优化ResNet的小麦赤霉病识别方法

摘要

为提高小麦赤霉病识别的准确率,设计了小麦赤霉病识别的神经网络模型。模型以ResNet结构块为基础搭建了18层的网络结构,然后对模型进行优化调整,加入了全零填充操作提升模型识别能力,在隐藏层中加入了dropout操作缓解模型过拟合情况。实验结果显示这两项优化操作对模型在测试集上的识别准确率的提升有较为明显的效果,可以为小麦生产环境监测提供较好的数据支持。