【摘 要】
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葡萄在生长过程中易遭受叶片病害的影响,导致葡萄果实的产量和质量下降,带来较严重的经济损失。因此,有效识别与预防葡萄叶片病害对于葡萄果实的健康生长有着一定的重要性。随着深度学习和计算机视觉的深入研究,为作物病害图像的监测与诊断提供更有效的解决方案。早期的葡萄叶片病害图像主要依靠人工方式采集与标记,这种方式需要花费大量的时间成本才可能准确地获取病害的图像样本,且样本的种类和数量有限。而目前大多图像识别
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葡萄在生长过程中易遭受叶片病害的影响,导致葡萄果实的产量和质量下降,带来较严重的经济损失。因此,有效识别与预防葡萄叶片病害对于葡萄果实的健康生长有着一定的重要性。随着深度学习和计算机视觉的深入研究,为作物病害图像的监测与诊断提供更有效的解决方案。早期的葡萄叶片病害图像主要依靠人工方式采集与标记,这种方式需要花费大量的时间成本才可能准确地获取病害的图像样本,且样本的种类和数量有限。而目前大多图像识别算法都是基于深度神经网络模型,并通过在大型数据集上训练得到,对只有少数标记甚至没有标记的图像样本进行训练时,模型易产生过拟合、识别准确率和鲁棒性低等问题。针对上述问题,本文基于深度学习方法,以葡萄叶片黑腐病、轮斑病和褐斑病为研究对象,对如何提升小样本葡萄叶片病害识别准确率展开研究。本文工作包括:1、提出基于变分自编码器和生成对抗网络的小样本数据增强方法。探究生成对抗网络GAN和变分自编码器VAE在无监督数据增强领域的应用,结合GAN和VAE学习数据分布生成数据的结构特点并融合图像视觉信息和语义信息,构建基于变分自编码器对抗生成网络（VAAGN）的数据增强模型。利用PlantVillage数据集训练VAAGN模型,并通过VAAGN模型生成病害图像增强小样本葡萄叶片病害数据集,为提高病害识别模型的准确率和鲁棒性提供支撑。2、提出基于改进CNN的小样本葡萄叶片病害识别方法。分析卷积神经网络的结构特点和训练策略,结合葡萄叶片病害数据集的数据分布改进VGG-16模型结构,构建葡萄叶片病害识别模型（GV）。通过迁移学习方式将VGG-16模型在ImageNet数据集上的预训练权重迁移至小样本葡萄叶片病害识别中,探究训练方式（全新学习和迁移学习）、数据集是否增强和模型参数等因素对GV模型性能的影响,提高GV模型在葡萄叶片病害数据集上的训练和识别效率。3、提出基于改进CNN和Transformer的小样本葡萄叶片病害识别方法。研究CNN模型和Transformer模型在图像识别领域的应用,采用VGG-16预训练模型的卷积层进行局部特征提取,通过Transformer编码器获取高级特征和长期依赖关系,并结合两者构建名为VGG-16-Transformer（VTF）的葡萄叶片病害识别模型。分析VGG-16模型、Transformer编码器模型和VTF模型在增强后的葡萄叶片病害数据集上训练和识别效果,评估VTF模型,为提高小样本葡萄叶片病害识别准确率提供参考。
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