基于注意力机制的DenseNet模型的树种识别应用

随着图像识别分类技术的发展,该技术被人们应用到工农业生产各个领域,以提高其工作质量和效率。在特殊领域背景复杂数据集分类任务中,为增强神经网络的分类能力,降低参数冗余,提高训练效率,提出一种基于注意力机制的DenseNet模型。该神经网络能够通过添加注意力机制获取图像重要信息,以解决数据敏感问题,提高网络整体性能。在复杂树种叶片公开数据集Leafsnap和公共数据集SVHN上分别取得了91.25%和98.27%的分类精确率。实验结果表明,基于注意力机制的DenseNet模型分类效果明显优于其他网络模型。

Application of Tree Species Identification Based on Dense Net Model with Attention Mechanism