摘要
葫芦科植物叶片病害分类方法及其系统,涉及农业智能化技术领域,解决了现有的深度学习模型难以适应植物病害图像中病斑区域与背景特征在形态、尺度和分布上的显著差异的问题。包括以下步骤:步骤S1,获取葫芦科植物叶片病害图像的数据集,对其进行预处理;步骤S2,构建ResNet18‑AWRB架构,具体为:ResNet18‑AWRB架构包括主路径、残差路径和注意力融合路径;步骤S3,将葫芦科植物叶片病害图像的数据集输入ResNet18‑AWRB架构,输出葫芦科植物叶片病害的分类结果。
技术关键词
葫芦科植物
注意力
叶片
分类方法
农业智能化技术
图像
深度学习模型
分类系统
模块
数据
形态
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并行特征提取
车牌分类方法
车牌类别
数据
多类别分类器
多模态信息
多模态传感器
规划
智能系统
多模态特征
逆向设计方法
性能预测模型
X射线发射源
平板探测器
连续纤维复合材料