| 基于改进Vision Transformer网络的农作物病害识别方法 |
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| 引用本文： | 王杨,李迎春,许佳炜,王傲,马唱,宋世佳,谢帆,赵传信,胡明.基于改进Vision Transformer网络的农作物病害识别方法[J].小型微型计算机系统,2024(4):887-893. |
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| 作者姓名： | 王杨 李迎春 许佳炜 王傲 马唱 宋世佳 谢帆 赵传信 胡明 |
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| 作者单位： | 1. 安徽师范大学计算机与信息学院;2. 芜湖职业技术学院信息与人工智能学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61871412)资助；;安徽省自然科学基金重点项目(KJ2019A0938,KJ2021A1314,KJ2019A0979)资助；;安徽省社科规划基金项目(AHSKY2017D42)资助；;安徽高校自然科学重点项目研究项目(KJ2017A552,KJ2019A0979,KJ2019A0511)资助；;芜湖市科技计划项目(2021cg17)资助； |
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| 摘 要： | 基于DCNN模型的农作物病害识别方法在实验室环境下识别准确率高，但面对噪声时缺少鲁棒性.为了兼顾农作物病害识别的精度和鲁棒性，本文在标准ViT模型基础上加入增强分块序列化和掩码多头注意力，解决标准ViT模型缺乏局部归纳偏置和视觉特征序列的自注意力过于关注自身的问题.实验结果表明，本文的EPEMMSA-ViT模型对比标准ViT模型可以更高效的从零学习；当添加预训练权重训练网络时，EPEMMSA-ViT模型在数据增强的PlantVillage番茄子集上能够得到99.63%的分类准确率；在添加椒盐噪声的测试数据集上，对比ResNet50、DenseNet121、MobileNet和ConvNeXt的分类准确率分别提升了6.08%、9.78%、29.78%和12.41%;在添加均值模糊的测试数据集上，对比ResNet50、DenseNet121、MobileNet和ConvNeXt的分类准确率分别提升了18.92%、31.11%、20.37%和19.58%.
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| 关 键 词： | 农作物病害识别 深度卷积神经网络 视觉Transformer 自注意力 局部归纳偏置 |
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