一种基于改进卷积神经网络的葡萄叶片病害集成识别方法
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摘 要： 为有效提升葡萄叶片病害识别的精度和效率，实现葡萄病害的及时防治进而提高产量和质量，本文提出一种基于改进卷积神经网络的葡萄叶片病害集成识别方法，对常见的三种葡萄叶片病害进行自动准确的识别。首先，利用Bagging 集成学习算法生成多个有差异的训练子集；然后，将SE、CA注意力机制分别引入ResNet152、DenseNet121 与MobileNetV3 模型，得到改进后的三种神经网络基学习模型，并在生成的训练子集上进行训练；最后，利用加权平均的思想将这些模型进行集成。（剩余1382字）