融合多尺度特征的遮擋番茄病害圖像識別研究

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摘要：針對復(fù)雜環(huán)境下因葉片重疊遮擋以及目標(biāo)較小等原因而導(dǎo)致番茄病害識別準(zhǔn)確率較低的問題，提出一種多尺度級聯(lián)模型（IMS-Cascade）。該模型以級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Cascade R-CNN）為基礎(chǔ)，在主干網(wǎng)絡(luò)中引入融合上下文信息的可切換空洞卷積，使用復(fù)雜的多尺度卷積核提取目標(biāo)特征，解決同種病害因葉片遮擋而形狀差異較大的問題，并在特征融合網(wǎng)絡(luò)中添加反饋連接模塊，使模型可以進行多次的特征提取，提高淺層信息的利用率。（剩余15890字）