基于多尺度特征融合网络的苹果病害叶片检测

来源：中国农机化学报杂志2023年第8期北京时间：

作者：刘敏, 周丽

单位：1. 湖南科技职业学院软件学院，长沙市，410004； 2. 湖南农业大学经济学院，长沙市，410128

摘要：准确地检测出苹果叶片的病害对提高苹果产量和质量具有重要意义。针对现有苹果叶片病害检测模型信息利用不充分，导致检测性能不佳的问题，提出一种基于多尺度特征融合网络的苹果病害叶片检测方法。首先，利用深度可分离卷积改进传统Vgg-16网络，并作为苹果叶片病害图片的全局特征提取器；其次，利用Swin Transformer网络作为局部特征提取器；然后，提出一种多尺度特征融合网络将局部和全局特征进行融合，构造多尺度特征；最后，将融合的多尺度特征作为全连接网络的输入，实现苹果病害叶片的检测。实验结果表明，所提出方法可以实现93.98%的准确率、94.11%的精准率、93.93%的召回率和94.62%的F1值。相比当前主流的苹果病害叶片检测模型，在检测精度和模型参数计算量等方面，均具有很强的竞争力。

关键词：苹果病害,叶片检测,全局特征,局部特征,多尺度特征融合网络,病害识别

基金资助：湖南省自然科学基金(2021JJ60049)