基于层间特征蒸馏网络的作物叶片病害检测

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摘要：针对现有农作物叶片病害检测方法对有限标注样本利用不充分，导致模型识别精度不高、泛化性不强的问题，提出一种基于层间特征蒸馏网络的作物叶片病害检测方法。该方法采用支持分支和查询分支相互监督的元学习网络结构，首先，利用一组共享权重的特征提取网络将双分支网络的输入图片映射到深度特征空间，并采用多层下采样操作构造多尺度特征集；然后，在每层特征中计算自注意力机制，在层间计算交叉注意力机制，旨在强化不同尺度内和尺度间特征表达的鲁棒性和可靠性；最后，在跨尺度特征中引入知识蒸馏网络，旨在利用高层特征丰富浅层特征的语义信息，间接地增强不同尺度内和尺度间特征表达的鲁棒性。（剩余12403字）