# 1.研究背景与意义
小麦是世界上最重要的粮食作物之一,但由于病害的侵袭,小麦产量和质量受到了严重的威胁。因此,开发一种高效准确的小麦病害识别分类防治系统对于保障粮食安全和农业可持续发展具有重要意义。
传统的小麦病害识别分类方法主要依赖于人工观察和经验判断,这种方法存在着识别效率低、准确性不高的问题。而随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展,基于图像处理和机器学习的小麦病害识别分类方法逐渐成为研究热点。
近年来,深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。然而,传统的深度卷积神经网络(CNN)在处理小麦病害图像时面临着一些挑战。首先,小麦病害图像通常具有复杂的纹理和形状特征,传统的CNN模型往往难以捕捉到这些细节信息。其次,小麦病害图像中的病害部分往往只占整个图像的一小部分,而传统的CNN模型往往会将整个图像作为输入,导致对病害部分的关注不足。
为了解决上述问题,本研究提出了一种基于通道注意力LW-ResNet的小麦病害识别分类防治系统。该系统主要包括两个关键部分:通道注意力机制和LW-ResNet模型。
通道注意力机制是一种自适应的注意力机制,它能够根据图像的内容自动调整各个通道的权重,从而使网络更加关注重要的特征。在小麦病害识别分类任务中,通道注意力机制可以帮助网络更好地捕捉到病害图像中的细节信息,提高识别准确性。
LW-ResNet模型是一种改进的残差网络模型,它结合了局部窗口和全局窗口的特征信息。在小麦病害识别分类任务中,LW-ResNet模型可以通过局部窗口和全局窗口的特征融合,提高网络对病害部分的关注度,进一步提高识别准确性。
该研究的意义主要体现在以下几个方面:
首先,基于通道注意力LW-ResNet的小麦病害识别分类防治系统可以提高小麦病害的识别准确性和分类效果,帮助农民及时采取相应的防治措施,减少病害对小麦产量和质量的影响。
其次,该系统可以提高小麦病害的识别效率,减轻人工观察和经验判断的负担,提高工作效率和决策准确性。
此外,该研究还可以为其他农作物的病害识别分类提供借鉴和参考,促进农业科技的发展和应用。
综上所述,基于通道注意力LW-ResNet的小麦病害识别分类防治系统具有重要的研究意义和应用价值,对于保障粮食安全、提高农业生产效益具有重要的推动作用。
# 2.图片演示
![2.png](e2b037a47de909d096ece57bef1a9062.webp)
![3.png](d1892cddc01e75ed13feb64d0ed8c844.webp)
![4.png](117d8db7e2fffdd36f9eb92726e15b9d.webp)
# 3.视频演示
[基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Vc411f7Gq/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08)
# 4.LW-ResNet 网络模型
针对自然场景下苹果病害的特点以及移动设备存储空间和计算资源有限的应用需求基于ResNet18构建了改进的残差网络模型(LW-ResNet),结构如图所示。
![image.png](863470bb873879cf47bc8580e189c4fa.webp)
该网络在ResNet18的基础上,将每个Stage减少至1个残差模块,并且在残差模块中添加了多种感受野尺寸,降低模型的参数量与计算量并获取多种局部特征。设计池化层与卷积层串联的方式实现恒等映射,减少信息损失,加强病斑细节特征的表达。在残差模块间引入轻量注意力模块ECANet,抑制由复杂背景产生的环境噪声在模型学习过程中的传递。
# 5.核心代码讲解
#### 5.1 model.py
```python
class ECANet(nn.Module):
def __init__(self, channels):
super(ECANet, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=3, padding=1, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
y = self.avg_pool(x)
y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)
y = self.sigmoid(y)
return x * y.expand_as(x)
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
super(ResidualBlock, self).__init__()
G = 16 # group count
mid_channels = out_channels // 4
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mid_channels)
self.gconv1 = nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, kernel_size=1, groups=G, bias=False)
self.gconv3 = nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, kernel_size=3, groups=G, padding=1, bias=False)
self.gconv5 = nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, kernel_size=5, groups=G, padding=2, bias=False)
self.gconv7 = nn.Conv2d(mid_channels, mid_channels, kernel_size=7, groups=G, padding=3, bias=False)
self.conv2 = nn.Conv2d(mid_channels*4, out_channels, kernel_size=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.downsample = nn.Sequential(
nn.MaxPool2d(3, stride=2, padding=1),
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, bias=False)
) if stride != 1 or in_channels != out_channels else None
def forward(self, x):
identity = x
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
g1 = self.gconv1(out)
g3 = self.gconv3(out)
g5 = self.gconv5(out)
g7 = self.gconv7(out)
out = torch.cat([g1, g3, g5, g7], dim=1)
out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out)
if self.downsample:
identity = self.downsample(identity)
out += identity
out = self.relu(out)
return out
class LWResNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=2): # Assuming Binary Classification (Disease/Not Disease)
super(LWResNet, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(16)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.stage1 = self._make_layer(16, 16, 1)
self.stage2 = self._make_layer(16, 32, 2)
self.stage3 = self._make_layer(32, 64, 2)
self.stage4 = self._make_layer(64, 128, 2)
self.ecanet1 = ECANet(16)
self.ecanet2 = ECANet(32)
self.ecanet3 = ECANet(64)
self.ecanet4 = ECANet(128)
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
self.fc = nn.Linear(128, num_classes)
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def _make_layer(self, in_channels, out_channels, stride):
return ResidualBlock(in_channels, out_channels, stride)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.bn(x)
x = self.relu(x)
x = self.maxpool(x)
x = self.stage1(x)
x = self.ecanet1(x)
x = self.stage2(x)
x = self.ecanet2(x)
x = self.stage3(x)
x = self.ecanet3(x)
......
```
1. ECANet类:
- 初始化函数中,定义了avg_pool、conv和sigmoid层。
- forward函数中,首先对输入进行平均池化操作,然后将结果经过一系列卷积操作,并使用sigmoid函数进行激活。最后将输入与激活后的结果相乘并返回。
2. ResidualBlock类:
- 初始化函数中,定义了conv1、bn1、gconv1、gconv3、gconv5、gconv7、conv2、bn2、relu和downsample层。
- fo
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Python实现基于通道注意力LW-ResNet的小麦病害识别分类防治系统项目源码+使用说明
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该工程是一个图像分类的项目,主要包含三个程序文件:model.py、train.py和ui.py。 model.py文件定义了卷积神经网络模型的结构,包括ECANet、ResidualBlock和LWResNet三个类。ECANet类实现了通道注意力机制,ResidualBlock类实现了残差连接,LWResNet类是一个轻量级的ResNet模型。 train.py文件用于训练模型,包括数据预处理、模型构建、模型训练和保存等功能。它使用了训练集和测试集的图像数据进行训练,并保存训练好的模型权重。 ui.py文件是一个图像分类的界面程序,它使用了训练好的模型权重进行图像分类。它通过读取输入的图像文件路径,将图像进行预处理后输入到模型中进行分类,并将分类结果输出到界面上。
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