一种基于混合注意力模块的农作物病虫害识别方法

摘要

本发明公开了一种基于改进混合注意力模块的农作物病虫害的细粒度识别方法，先输入农作物病虫害图片，预处理后经过卷积层进行特征提取，向前传播过程使用Inception思想结合残差连接的结构，将卷积层得到的特征图F作为注意力I_CBAM的输入，得到权值MC(F)和MS(F)；最后得到特征图F2，用softmax函数产生最终的预测概率。为了提高病虫害识别模型的准确率并及时对病虫害进行检测，本发明对混合注意力CBAM进行改进，通过通道注意力与空间注意力的并行连接结构，解决了串行连接通道注意力和空间注意力产生的干扰的问题，在使添加注意力后的病虫害细粒度识别模型准确率的提升更加稳定的同时，也保证了I_CBAM在不同模型直接的泛化性。