一种基于改进ResNet18神经网络的苹果叶片病害识别方法

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摘要：为有效提升苹果叶片病害识别的精度和效率，实现病害的及时防治进而提高苹果产量，本研究提出一种基于改进ResNet18神经网络的苹果叶片病害识别方法，可在提升模型识别性能的同时减少参数量和模型尺寸。首先，改进ResNet模型的残差结构，以减少参数量，实现模型轻量化；其次，引入坐标注意力（CA）机制并进行迁移学习，进一步提升模型的泛化性能。（剩余5660字）

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