基于改进S-ResNet34模型的小麦条锈病等级识别研究 - 尉国帅; 贺佳; 常宝方; 袁培燕; 赵肖媛; 王来刚 (南京农业大学学报, 2025)
TP391.41%S512; [目的]快速准确识别小麦条锈病病害等级,对其精准防控具有重要意义.[方法]利用数码相机获取小麦叶片条锈病RGB图像,构建小麦叶片条锈病不同病害等级数据集,通过对ResNet34模型添加通道注意力模块(SE)和Inception模块加以改进,增强模型对小麦条锈病特征的关注程度和提取能力,并采用精准率、召回率、平衡F分数和准确率等评价指标,对比分析 S-ResNet34 与 VGG16、MobileNetV2、Swin-Transformer、ResNet34 等多种主流模型的识别精度.[结果]S-ResNet34模型的训练准确率为 93.85％,相比于 VGG16(84.53％)、MobileNetV2(79.35％)、Swin-Transformer(85.67％)和 ResNet34(87.50％)等深度网络模型,准确率分别提高了 9.32％、14.50％、8.18％和6.35％.模型损失值更小,改进的ResNet34模型识别小麦条锈病特征能力更强,训练收敛更快.[结论]采用深度学习模型能够准确识别小麦条锈病发病程度,通过对ResNet34模型添加注意力模块能有效提高小麦条锈病病害识别精度.