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基于小样本学习的植物病害识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 肖伟 1 ; 冯全 1 ; 张建华 2 ; 杨森 1 ; 陈佰鸿 3 ;

作者机构： 1.甘肃农业大学机电工程学院

2.中国农业科学院农业信息研究所

3.甘肃农业大学园艺学院

关键词： 小样本学习;特征提取网络;分类器;植物病害;识别效果

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2021 年 011 期

页码： 138-143

收录情况： 北大核心

摘要： 为在仅有少量训练样本条件下获得较高的植物病害分类精度,采用小样本学习模型作为病害分类器,在匹配网络、原型网络和关系网络3种典型小样本学习算法框架下分别采用Conv4、Conv6、ResNet10、ResNet18和ResNet34 5种浅层网络作为特征提取网络,在PlantVillage植物病害数据集上对病害识别性能进行对比试验。在1-shot条件下,匹配网络、原型网络和关系网络对植物叶片病害识别的平均准确率分别为72.29%、72.43%和69.45%;其中原型网络+ResNet34为表现最好的组合,病害识别准确率达到了77.60%。在5-shot条件下,匹配网络、原型网络和关系网络平均准确率分别为87.11%、87.50%和82.92%,各种网络病害识别准确率比1-shot条件均有明显提升;原型网络+ResNet34依旧是表现最佳的组合方式,识别准确率达到89.66%。上述试验结果表明,通过优选小样本学习框架和特征提取网络的组合方式,对于少量样本的病害也能取得较好的识别效果。

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