摘要
本发明公开了一种基于小样本学习的农作物病虫害识别装置，涉及机器学习技术领域，包括LitePlantProto的模型架构，LitePlantProto的模型架构包括CSASFF模块和LEAM模块，LEAM模块包括DBCAM模块和ESAM模块；本发明通过构建LitePlantProto的模型架构，该模型采用轻量级的主干网络，引入自适应空间特征融合聚合多尺度特征，避免特征冗余及多尺度特征间相互干扰。此外，本发明提出轻量级的高效注意力模块，从通道和空间维度进一步挖掘图像的显著性信息。实验结果表明，与当前领域内最先进的模型进行对比，识别准确率得到了不同程度的提升。
