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摘要
基于可见光谱的农作物病害自动化识别和诊断是一个具有挑战性的研究领域，但现有基于卷积神经网络进行病害识别的研究往往利用深层网络牺牲模型参数量来提高对单一农作物病害识别的准确率，从而造成硬件资源的浪费。为提高农作物病害识别的准确率且避免深层网络的使用，该研究将注意力机制引入农作物病害识别领域，提出了一种基于可见光谱和改进注意力机制的浅层农作物病害识别模型，设计了新的注意力模块SMLP和农作物病害识别模型SMLP＿ResNet。利用卷积层代替全连接层设计参数量较少的残差网络(ResNet),然后利用SMLP、归一化结构(Batch Normalization)和残差模块(Res＿block)得到改进的残差模块单元(SMLP＿Res),其中SMLP由全局池化和多层感知机组成，建立各通道间依赖关系。多层感知机使用三层网络结构，将全局特征的通道维度提升至两倍，然后对其通道维度进行两次降维，恢复至原始维度，减少了全局特征损失。SMLP＿Res可对通道中的病害特征重校准，减少对识别任务无效的冗余信息，最后构建农作物病害识别模型SMLP＿ResNet,在减少模型层数同时提高其识别率。使用两个不同难度的多种植物和病害混合的公开数据集AI Challenger 2018和Plant Village验证本文模型。实验结果表明，SMLP＿ResNet模型在18、 50和101层时达到了较高的识别率，其中SMLP＿ResNet18模型效果最佳，在两个数据集中的病害识别率分别为86.93%和99.32%。SMLP＿ResNet18的准确率不仅高于改进前的ResNet18和SENet18网络，还高于其他研究者提出的模型的准确率，且模型权重大小为48.6 MB,仅约为AlexNet网络权重的五分之一，能够在模型参数量较小的情况下实现较高的病害识别率。从Grad-CAM生成的热力图中可看出SMLP＿ResNet18相比于其他模型更关注于叶片病害部位的特征，其背景信息以及叶片健康部位的权值较小。该研究所提出的SMLP＿ResNet18模型实现了浅层网络下的高精度识别，提高了对叶片病害区域的辨识度，减少了背景等冗余特征的影响，适用于面向多种农作物不同病害下的高精度识别。
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