基于注意力胶囊网络的作物病害识别方法

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摘要：因病害叶片图像的复杂多变性，较难准确分割病斑图像和提取到鲁棒的病害分类特征。现有的基于卷积神经网络（CNN）的作物病害识别方法通过扩展训练样本来增加大量不同角度、方向的训练样本，从而增强模型的鲁棒性和泛化能力，但需要较长的训练数据和较大的算力，并且对于一些少见的病斑不能准确识别，因此提出一种基于注意力胶囊网络（ACapsNet）的作物病害识别方法。（剩余9209字）

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