融合多尺度特征的遮挡番茄病害图像识别研究

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摘要：针对复杂环境下因叶片重叠遮挡以及目标较小等原因而导致番茄病害识别准确率较低的问题，提出一种多尺度级联模型（IMS-Cascade）。该模型以级联神经网络（Cascade R-CNN）为基础，在主干网络中引入融合上下文信息的可切换空洞卷积，使用复杂的多尺度卷积核提取目标特征，解决同种病害因叶片遮挡而形状差异较大的问题，并在特征融合网络中添加反馈连接模块，使模型可以进行多次的特征提取，提高浅层信息的利用率。（剩余15890字）

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