改进DeepLabV3+的农作物病害分割方法

针对于传统农作物病害识别存在的效率低、难度大等问题，提出了一种改进DeepLabV3+网络的农作物病害分割方法。主干特征提取网络使用轻量级的MobileNetV3，在空洞空间金字塔池化（ASPP）中使用深度可分卷积替代普通卷积，减少模型计算量；引入SE通道注意力和ECA有效通道注意力，挖掘有效的通道信息来提高分割精度。以某地区的苹果叶片病害图像作为研究对象。实验结果表明，改进的DeepLabV3+算法平均交并比可达到82.7%，而且模型参数量只有4.98MB，具有较好的性能。