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基于多维间注意力机制的水稻病害识别模型

文献类型： 中文期刊

作者： 王忠培 1 ; 谢成军 2 ; 董伟 1 ; 管博伦 1 ;

作者机构： 1.安徽省农业科学院农业经济与信息研究所

2.中国科学院合肥智能机械研究所

关键词： 水稻病害;三维注意力;多维间关系;注意力机制;识别

期刊名称： 江苏农业学报

ISSN： 1000-4440

年卷期： 2024 年 004 期

页码： 625-635

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 水稻病害的快速、准确识别是水稻病害防治的前提，也是提高水稻产量和品质的有效途径之一。为了提高水稻病害识别的准确率，本研究提出一种多维间的三维注意力水稻病害识别模型Inter＿3DRiceNet网络模型，通过3个不同维度（通道维度、高度维度以及宽度维度）提取水稻病害特征信息。通道维度主要构建基于通道关系的三维立体注意力机制，通过建立一维的通道间关系注意力机制再结合二维空间关系，最终获得基于通道关系的三维注意力特征信息。高度维度建立的是基于高度维度关系的三维注意力机制，而宽度维度建立的是基于宽度维度关系的立体注意力机制。然后将以上3个不同维度的注意力信息进行简单的相加再取平均值作为最终的病害提取特征。通过这种方式，不仅可以获取输入图像更丰富的特征，而且可以获得不同维度的立体空间关系。试验结果表明，在自建的6种真实自然环境水稻病害数据集中，本研究提出的Inter＿3DRiceNet网络模型在测试集取得了98.32%的最高准确率，高于经典网络模型ResNet34、ResNet50、MobileNetV2、DenseNet、EfficientNet＿B0和通道注意力机制模型SENet和GCT。可见本研究方法有效提高了水稻病害的识别准确率，获得了优于经典网络模型和通道注意力模型的识别准确率，有助于提升自然环境下对常见水稻病害的识别性能。

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