基于共有特征学习和数据增强的农作物病害识别算法

针对农作物病害图像类间差异较小,传统机器学习方法在农作物病害数据集上识别精度低、模型训练复杂等问题,本文提出一种基于共有特征学习和数据增强的农作物病害识别算法。首先,对于农作物病害数据集类间数据不均衡等问题,本文使用Mixup数据增强算法对数据集进行扩充,丰富样本数量;然后,对于特征提取模块,本文在深度残差网络中嵌入通道注意力模块,使之侧重学习农作物叶片病害特征,忽略背景信息对模型带来的干扰;最后,在提取完图像特征后,将特征图送入到共有特征学习模块中,提高图像之间线性关联,增强模型泛化性能和鲁棒性。为验证所提模型的有效性和实用性,本文在Plant Diagnosis Dataset农作物病害数据集上进行训练及测试,实验结果表明,所提模型准确率达到97.9%,可有效提高农作物病害图像识别精度。