基于多特征融合的残差网络果树叶片病害识别

打开文本图片集

摘 要：为分析果树在种植过程中病害的程度和种类，本文提出一种基于改进深度残差网络的果树叶片病害图像识别方法。该网络模型在传统残差神经网络的基础上，通过多尺寸的卷积核代替骨干网络中的7×7卷积核，既增加了网络的宽度，也增加了网络对尺度的适应性。带泄露修正线性单元（Leaky ReLU）激活函数用于替换修正线性单元（Recitified Linear Unit， ReLU）激活函数，该函数以ReLU函数为基础，在函数的负半轴上引入一个非零斜率（Leaky），解决了ReLU函数引起的神经元死亡现象。（剩余11524字）