河南理工大学电气工程与自动化学院
纸质出版:2022
移动端阅览
李辉, 严康华, 景浩, 等. 基于改进SSD的苹果叶部病理检测识别[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):134-137.
基于改进SSD的苹果叶部病理检测识别[J]. 2022, (10): 134-137.
李辉, 严康华, 景浩, 等. 基于改进SSD的苹果叶部病理检测识别[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):134-137. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0134-04.
基于改进SSD的苹果叶部病理检测识别[J]. 2022, (10): 134-137. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0134-04.
针对目前主流的目标检测算法在苹果叶部病理的检测中识别速度和精度较低的问题,实现了基于改进SSD的苹果叶部病理的检测识别。首先,采用轻量级特征融合结构,融合高低层特征图特征;其次,引入通道注意力机制,提取更有效的病斑小目标特征信息,同时使用Focal Loss损失函数代替原有的Multibox Loss损失函数,减少了训练中大量简单负样本的权值;最后,利用苹果叶部病理公共数据集进行对比实验,选取训练最优的网络。实验表明:改进的SSD比其它算法的检测效果有明显的提升。
针对目前主流的目标检测算法在苹果叶部病理的检测中识别速度和精度较低的问题,实现了基于改进SSD的苹果叶部病理的检测识别。首先,采用轻量级特征融合结构,融合高低层特征图特征;其次,引入通道注意力机制,提取更有效的病斑小目标特征信息,同时使用Focal Loss损失函数代替原有的Multibox Loss损失函数,减少了训练中大量简单负样本的权值;最后,利用苹果叶部病理公共数据集进行对比实验,选取训练最优的网络。实验表明:改进的SSD比其它算法的检测效果有明显的提升。
融入注意力机制的PM2.5预测模型 [J]. 彭玉青,乔颖,陶慧芳,刘宪姿,刘元剑. 传感器与微系统 . 2020(07)
深度学习目标检测方法综述 [J]. 赵永强,饶元,董世鹏,张君毅. 中国图象图形学报 . 2020(04)
基于YOLO v3的交通标志牌检测识别 [J]. 潘卫国,刘博,陈英昊,石洪丽. 传感器与微系统 . 2019(11)
基于改进SSD模型的输电线路巡检图像金具检测方法 [J]. 戚银城,江爱雪,赵振兵,郎静宜,聂礼强. 电测与仪表 . 2019(22)
基于PCA-SVM的麦冬叶部病害识别系统 [J]. 刘翠翠,杨涛,马京晶,孙付春,李晓晓. 中国农机化学报 . 2019(08)
基于图像融合特征的番茄叶部病害的识别 [J]. 郭小清,范涛杰,舒欣. 湖南农业大学学报(自然科学版) . 2019(02)
面向小目标检测结合特征金字塔网络的SSD改进模型 [J]. 张建明,刘煊赫,吴宏林,黄曼婷. 郑州大学学报(理学版) . 2019(03)
基于主分量分析的苹果叶部3种常见病害识别方法 [J]. 师韵,王旭启,张善文. 江苏农业科学 . 2016(09)
基于迁移学习的苹果叶面病害Android检测系统研究 [D]. 周敏敏. 西北农林科技大学 2019
Crop leaf disease recognition based on Self-Attention convolutional neural network [J] . Weihui Zeng,Miao Li. Computers and Electronics in Agriculture . 2020 (C)
A Directionally Selective Small Target Motion Detecting Visual Neural Network in Cluttered Backgrounds. [J] . Wang Hongxin,Peng Jigen,Yue Shigang. IEEE transactions on cybernetics . 2020 (4)
Focal Loss for Dense Object Detection. [J] . Lin Tsung-Yi,Goyal Priya,Girshick Ross,He Kaiming,Dollar Piotr. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence . 2020 (2)
Research on deep learning in apple leaf disease recognition [J] . Yong Zhong,Ming Zhao. Computers and Electronics in Agriculture . 2020 (C)
An optimized dense convolutional neural network model for disease recognition and classification in corn leaf [J] . Abdul Waheed,Muskan Goyal,Deepak Gupta,Ashish Khanna,Aboul Ella Hassanien,Hari Mohan Pandey. Computers and Electronics in Agriculture . 2020
Towards a Second Green Revolution [J] . Avinash C. Tyagi. Irrigation and Drainage . 2016 (4)
0
浏览量
385
下载量
2
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构
京公网安备11010802024621