基于注意力机制的蔬菜害虫分类方法

作者：王胜利; 牟怿^*

来源：武汉轻工大学学报, 2022, 41(05): 40-45.

• 图像识别
• 卷积神经网络
• 害虫分类
• 注意力机制
• 细粒度特征

为了解决蔬菜害虫形态学细粒度特征导致其识别精度较低的问题，将注意力机制与深度卷积神经网络相结合，提出了一种基于注意力机制的蔬菜害虫图像分类识别方法。首先构建样本丰富的数据集，然后通过引入注意力机制思想，改进Resnet50网络结构和算法，采用突出图像目标重点区域特征的方法，对害虫的细微形态差异进行学习，实现改进后的网络可以有效地识别出图像中形态学特征差别较小的蔬菜害虫种类。通过对构建的害虫数据样本进行实验，识别精度均值可达到91.25%。实验结果表明，构建的网络模型能够有效地对蔬菜害虫进行分类识别。

• 单位
  武汉轻工大学; 电子工程学院