细粒度鱼类疫病图像识别算法模型

通过肉眼识别鱼类疫病依赖于诊断人员的经验，疫病数据存在类间差距较小与识别效率低等细粒度问题。由于Transformer缺乏卷积神经网络（CNN）的归纳偏差，需要大量的数据进行训练；CNN对全局特征提取不足，泛化性能较差等问题限制模型的分类精度。基于特征图对所有像素的全局交互建立算法模型，提出一种基于CNN与Vision Transformer相结合的鱼类疫病识别模型（CViT-FDRM）。首先，搭建鱼类疫病的数据库FishData01；其次，利用CNN提取鱼类图像细粒度特征，采用Transformer模型自注意力机制获取图像全局信息进行并行训练；然后，采用组归一化层将样本通道分组求均值与标准差；最后，采用404张鱼类疫病图像进行测试，CViT-FDRM达到97.02%的识别准确率。在细粒度图像开源数据库Oxford Flowers上的实验结果表明，CViT-FDRM的分类精度优于主流的细粒度图像分类算法，可达95.42%，提高4.84个百分点。CViT-FDRM在细粒度图像识别方面可达到较好的效果。