多尺度自注意力特征融合的茶叶病害检测方法

作者：孙艳歌; 吴飞; 姚建峰; 周棋赢; 沈剑波

来源：农业机械学报, 2023, 54(12): 308-315.

• 茶叶
• 病害检测
• 目标检测
• 多尺度
• 自注意力机制
• 特征融合

针对茶叶病害检测面临的病害尺度多变、病害密集与遮挡等诸多问题，提出了一种多尺度自注意力茶叶病害检测方法(Multi-scale guided self-attention network, MSGSN)。该方法首先采用基于VGG16的多尺度特征提取模块，以获取茶叶病害图像在不同尺度下的局部细节特征，例如纹理和边缘等，从而有效表达多尺度的局部特征。其次，通过自注意力模块捕获茶叶图像中像素之间的全局依赖关系，实现病害图像全局信息与局部特征之间的有效交互。最后，采用通道注意力机制对多尺度特征进行加权融合，提升了模型对病害多尺度特征的表征能力，使其更加关注关键特征，从而提高了病害检测的准确性。实验结果表明，融合多尺度自注意力的茶叶病害检测方法在背景复杂、病害尺度多变等场景下具有更好的检测效果，平均精度均值达到92.15%。该方法可为茶叶病害的智能诊断提供参考依据。

• 单位
  信阳师范学院; 北京市农林科学院