一种基于卷积神经网络的苹果叶部病害诊断方法

摘要

本发明提出了一种基于卷积神经网络的苹果叶部病害诊断方法，该方法针对含有不同大小的病变区域的苹果叶病检测问题，提出了多尺度特征提取、V‑空间定位分支和多尺度注意力机制相结合的苹果叶部病害检测方法，实现对不同尺度病斑的准确检测。该方法旨在对不同大小的病斑提取更可靠的特征表示，提高最终检测性能。建立多尺度特征提取，融合不同层次的特征，进一步提高苹果叶片病害，特别是小病斑的检测性能。然后提出了V‑空间定位分支，在增强病斑定位的纹理特征信息方面发挥了重要作用。同时，利用注意力机制，自动学习不同尺度的特征通道对区分不同大小的病斑的重要性。