一种基于SE-Inception的茄科疾病识别模型
A solanaceae disease recognition model based on SE-Inception
1、期刊信息
期刊名称:Computers and Electronics in Agriculture
2、研究思路
【1】采用了概念结构和多尺度特征提取模块,样本数据集包括4种疾病类别,包括粉虱、白粉病、黄黑穗病、棉花枯萎病。加入健康的叶子。
【2】为了减少过拟合,采用平移、旋转和翻转的数据增强方法对数据集进行扩展。
【3】实验表明,该模型的平均识别准确率为98.29%,模型大小为14.68兆字节。此外,为了验证该模型的鲁棒性,还在PlantVillage的公共数据集上进行了验证,提出的模型的前1名、前5名的准确率和大小分别为99.27%、99.99%和14.8 MB。
【4】实现了一个基于Android的茄科疾病图像识别系统。单幅照片的平均识别准确率为95.09%,识别时间为227 ms。构建的模型参数少,精度高,能够满足移动设备上疾病图像自动识别的需要。
3、研究介绍
【1】常见的分类器有支持向量机(SVM)(利兰等,2017,卡迈勒等,2018),贝叶斯分类器(利兰等,2017,卡迈勒等,2018),随机森林(涌泉等,2018)等等。
【2】Nachtigall等人(2016)利用AlexNet模型识别苹果叶片病害,识别准确率达到97.3%。数据集包含由6种已知疾病的2539幅图像组成的标记实例。
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