基于改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)的蘋果葉部病害語義分割方法

摘要： 針對自然條件下蘋果葉部病斑分割與識別效果欠佳的問題，本文提出一種融合條件隨機(jī)場和卷積塊狀注意力模塊的蘋果葉部病害語義分割模型，實(shí)現(xiàn)蘋果葉部銹病、褐斑病、灰斑病及斑點(diǎn)落葉病的病斑準(zhǔn)確分割和識別。本文在U-Net模型基礎(chǔ)上，使用ResNet50為骨干網(wǎng)絡(luò)防止梯度消失問題，并分別在跳躍連接分支與上采樣層加入卷積塊狀注意力模塊，減少訓(xùn)練過程中的分割精度損失，融合Dice Loss和Fo...