面向农作物叶片病害鲁棒性识别的深度卷积神经网络研究[论文写出]

重要的就是残顶多自学

早期的正弦神经元互联网，当互联网层加深的时候，会浮现精确度不变，但是标准顶多增大的上述情况。因此，为了让互联网层为数加深，而标准顶多不变大，假如加入张成算子则会保持弼总为数、精确度和标准顶多都没有人发给影响。从而让正弦层只自学微小的相似开放性。相当于只在张成式的右边加入一个渐进于0的函为数，使得加入正弦层对于张成算子的影响不大

即使得：H(x) = f(x) + x。其当中F(x)为残顶多函为数，是正弦层只能自学的残顶多，也是只能瞩目的微小相似开放性。

何凯明的残顶多函为数观念使得互联网层为数可以很深，但是没有人浮现梯度消失的现象，广度互联网的稳定开放性胜过

Cheng等人用于ResNet构建简单农田时代背景下的害虫的准确标记. ResNet101精确度最该Artzai等人通过在ResNet50的基础上，用两个近十年的33的正弦层代替ResNet50当中的第一个77的正弦层，后面都相接的是3*3的最大者池化层，从而分离出来能够的灰白色图像特则恶化功能。 0.78 -》0.87

以上都是基于ResNet展开预培训基本概念的迁移自学，或者只该正弦核分裂的尺度。

结构图：

定义了：低阶残顶多计算机控制系统，如上图。圆圈⭕️列于达是和操纵层，将多个转换成想到和整数，将这种小分次子操纵定义为低阶残顶多计算机控制系统（HOR）

3个正弦层：CONV123 编码器计有X123X1和X3的管道为数相同，可以将X1和X3小分次子上来，结果为整个残顶多次子互联网的总编码器

借助了残顶多自学的观念，正弦层自学的是残顶多函为数

假如 H(x) = F(x) + X1 = X1 + X3，则残顶多函为数F(x) = H(x) - X1 = X3。

整个互联网当中构建了将经过CONV!正弦的中层相似开放性和经过CONV123三个正弦层正弦到的高级微小相似开放性一起分离出来出来，传送到一个大的互联网结构当中继续展开分离出来

== 概述：该计算机控制系统可以为了让互联网当中中层相似开放性的斜街口描绘和高层相似开放性的在实践中列于达，为棉花病虫害列于现透过比较丰富新颖的相似开放性列于达==

（在PlantVillage/AES-CD9214（自建）上模拟正确性）

残顶多计算机控制系统必要开放性正确性

检查上端只见/不只见正弦层的差别（宗教开放性是不只见的）-> 只见了正弦层能够

2.正弦层层为数的同样

所列在残顶多计算机控制系统3/4上端插入3-6层正弦成 -> 5层精准度众所周知 正弦层为数增大引致了基本概念值增大，因此对于培训早期为数据量很少的时候，值过多容易过粗略

3.值详情

同样11/33两种正弦核分裂

避免培训样本缺乏引致了的过粗略关键问题：同样更深的互联网的设计解决方案来的设计管道的每一层，在每一层上均用于小管道

4.方法有构建微小用于Softmax作为最大者限度函为数

优化启发式：Adam线开放性规划启发式，自学赴援2*10^-3， epoch = 120PlantVillage：有关农耕的问答论坛，早期为数据集基于该论坛建成AES-CD9214：想到着在依然自然环境下，6种早期病虫害影像共有2240张

对比方法有

采用CNN、FB（只见一个控制系统的军机神经元互联网）、HOResNet作为相比较

基于低阶残顶多和值共有享一个控制系统的正弦神经元互联网棉花病虫害标记方法有

a）影像当中浮现了短时间，给标记随之而来干扰；（ｂ）影像当中水沟，落萼等时代背景影响主体病虫害影像；（ｃ）影像当中比较简单桩的浮现给影像随之而来了标记干扰：（ｄ）光亮缺乏影响影像质量和标记准确赴援：（ｅ）光亮过最较弱，使得影像主体曝光白化；（ｆ）落萼遮住病虫害部位；（ｇ）塑料薄膜浮现引致了时代背景简单：（ｈ）水珠、污溃使得影像病斑结构上

扩展了低阶残顶多计算机控制系统更高了准确赴援

他人的方法有：

构建一个三路对称且这样一来共有享的广度正弦神经元互联网来增最较弱最大者限度的可标记开放性，来解决最大者限度行踪过程当中遮住、光亮变化等关键问题的鲁棒开放性

一种通过稳定开放性培训更高广度互联网鲁棒开放性的方法有，该方法有，对转换成影像具有小扰动的影像展开培训，保持基本概念保持定值，具有更高的鲁棒开放性，在频赴援早期为数据集上展开检查时检查准确赴援更高

一种多级正弦神经元互联网分离出来多尺度相似开放性，更高影像标记的鲁棒开放性。

驳斥一种广度对准互联网（解决鼻次子影像的四肢姿势大的变化），用于整个鼻次子影像在所有阶段

在正弦神经元互联网当中扩展一个控制系统元件，证明了一个控制系统互联网有助能够地捕捉具有简单时代背景和多个物件的影像当中考虑到最大者限度的图像目光，而且一个控制系统互联网具有一定水平的同样开放性，可以自上而下推理过程当中透过非相关诱导，允许基本概念聚焦于更高类置信度的最相当大影像覆盖范围

著者的方法有：

将一个控制系统互联网扩展举例的低阶残顶多互联网当中

结构图：

小分次子机制：URL了年前三个残顶多计算机控制系统的编码器=》更高基本概念的标记赴援

值共有享一个控制系统次子互联网：

在HORPSF方法有当中定义了一个新的值共有享一个控制系统次子互联网

将正弦层更更进一步查找，查找之年前展开两次正弦，如此一来将正弦结果返回到在后的浅层，重复查找后作为编码器传送到后面的互联网层基本概念当中=》将互联网当中深层正弦层的相似开放性一个控制系统至浅层正弦层，展开如此一来一次的精细过滤调整，更进一步压制时代背景频赴援

互联网值： 对比方法有：

1.SVM(RBF)方法有：

对分枝相似开放性展开分离出来之年前用于基于径向基核分裂函为数RBF的SVM定义器来对分离出来到的分枝相似开放性展开定义。其当中SVM用于的是libsvm来构建的，而相似开放性分离出来用于的LEAR的方法有构建的gist相似开放性分离出来

2.LeafSnap NN

用于LEAR的方法有分离出来gist相似开放性之年前，用于神经元互联网对分离出来到的分枝的gist相似开放性展开定义标记

3.HCF SVM(RBF)

对某列于当中（历史文献96当中的列于1）所列来的工艺品的设计的相似开放性展开分离出来之年前用于基于RBF的SVM定义器展开定义。

4.HCF-ScaleRobust SVM（RBF）

对HCF相似开放性当中去除萼轮廓较宽、占地和硬壳较宽的其他工艺品相似开放性展开分离出来，并用于基于RBF的SVM定义器展开定义

5.Combine线开放性SVM方法有当中相似开放性分离出来包括一个正弦神经元互联网ConvNet分离出来的相似开放性、HCF-ScaleRobust相似开放性。其当中ConvNet是一个包括5个正弦层、3个最大者池化层和2个以外URL层的神经元互联网控制系统，用来分离出来分枝集的相似开放性。HCF-ScaleRobust相似开放性是工艺品的设计的相似开放性，包括：紧开放性（占地/方形2）、坚固开放性（凸面占地/占地）、方形、硬壳较宽/方形、以及椰香酥最较弱度相似开放性（包括内墙堵住、最大者值、覆盖范围、均值、当中植、标准偏顶多、峰度、偏度）等。

6.SIFT线开放性SVM方法有：

通过分离出来SIFT相似开放性，用于基于稀疏编码的线开放性空间金字塔匹配SPM核分裂的简单现实开放性SVM定义方法有的定义标记

本文的方法有：采用CNNPSFHORHORPSF四种方法有展开对比试验中

基于自目光的正弦神经元互联网棉花病虫害影像标记研究

广度自学里的目光机制，源于人脑的目光机制。要用于一个很小的感受野来处理影像只能相当多瞩目的覆盖范围，使得加德纳的影像处理计算难度更高。广度正弦神经元互联网本身就可用目光的功能。激活的维度正好就是相当大开放性覆盖范围。

自目光机制是目光机制的一种特殊上述情况，将自目光机制扩展到正弦神经元互联网当中，能够的对棉花病斑覆盖范围重点瞩目。

图当中框标示的是病斑覆盖范围，可见大部分病斑覆盖范围小，与时代背景对比度小，容易混渚病斑和时代背景，从而会给标记随之而来考验。

互联网虚拟化

Self-Attention Convolutional Neural Network, SACNN 基于自目光的正弦神经元互联网

其当中普通举行是基本互联网Base-Net， 上端的位自目光计算机控制系统(Self-Attention,SA)

Base-Net3个残顶多计算机控制系统、1个最大者池化层、3个正弦层、1个在实践中平均池化层、一个Softmax层，如下图

其当中

第一个正弦层和第三个正弦层都是33正弦核分裂，上端为11第一个初始值伟2，将转换成尺寸减小整个互联网要用了11和33配置的正弦核分裂，使得弼总为数大大减少，页避免了影像及过小而产生个过粗略用于更深的互联网的设计解决方案，每一层用于的都是小管道，最小为数为8，最大者为数为128用于3个近十年的残顶多计算机控制系统，更高网路标记稳定开放性，诱导过粗略，解决对于样本总为数缺乏的培训关键问题自目光互联网：

⨂列于示的是矩阵乘法操纵：⊕列于示的是威逼操纵，其上方的μ列于示SA（ｘ）只能乘以下式μ之年前如此一来展开威逼操纵；正弦层虚线引向的框当中所列的是三个正弦层的相应值，其当中ｃ为转换成的管道为数，ratio列于示管道另设为数目，可取1/2，1/8，1/10，1/16等。

将基本互联网正弦层编码器的相似开放性算子Ａｎ（Ｘ）转换成到自目光互联网时，首先并行经过正弦层Ｃｏｎｖ１、Ｃｏｎｖ２、Ｃｏｎｖ３正弦，其编码器计有Ｌ（ｘ）、GA（ｘ）、Ｎ（ｘ）。自目光互联网当中的正弦层值如图５．４所示，其当中Ｃｏｎｖｌ和Ｃｏｎｖ２管道为数为ｃ＊ｒａｔｉｏ，这里ｃ为转换成Ａｎ（ｘ）的管道为数，ｒａｔｉｏ是一个为数目下式，可以取１／２、１／４、１／６、１／８、１／１０、１／１６等，具体取值只能通过试验中检查来确定最佳值。

原先如此一来对合理开放性展开正确性

对比方法有：


基于SACNN的棉花病虫害影像标记控制系统 AES-CDR(Crop Disease Recognition, CDR)

AES-CDR控制系统可以构建6种病虫害类别和非病虫害类别之间的定义标记

概述针对实际自然环境标记精确度不高，的设计并构建了低阶残顶多互联网——低阶残顶多正弦神经元互联网方法有（High-Order Residual Convolutional Neural Network HOResNet)针对实际自然环境下标记鲁棒开放性较弱的关键问题，的设计并构建了值共有享一个控制系统互联网——(High-Order Residual and Parameter Sharing Feedback Convolutional Neural Network, HORPSF)针对棉花病虫害影像时代背景简单，病斑覆盖范围小、病斑与北京对比度小从而引致两者误读等表现形式，引致了标记鲁棒开放性不高的关键问题，驳斥了一种基于自目光的正弦神经元互联网(Self-Attention Convolutional Neural Network, SACNN)

原文URL：__Y/article/details/127501393

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