一种基于CBAM注意力机制的葡萄叶片病害分类方法

本发明涉及一种基于CBAM注意力机制的葡萄叶片病害分类方法，包括：获取葡萄叶片病害图像并进行预处理；基于VGG16卷积神经网络结构构建分类模型，并将分类模型中ReLU激活函数替换为ELU激活函数；在所述分类模型的预设卷积层后添加CBAM注意力机制模块，所述CBAM模块包含通道注意力子模块和空间注意力子模块；在所述分类模型的最后一个卷积块后加入Fconv模块；利用预处理后的葡萄叶片病害图像训练所述分类模型，并采用预设训练策略提高训练效率和模型稳定性；利用训练后的分类模型实现对葡萄叶片病害的准确分类。与现有技术相比，本发明在保持较低计算成本的前提下，显著提升了葡萄叶片病害分类的准确率与鲁棒性。