【摘 要】
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基于深度学习的植物疾病识别是现代农业研究领域的热点。事实上,植物疾病发病率小、发病周期长、数据采集成本高等问题,导致采集数据的样本偏少。而深度学习网络模型训练依靠大数据集,数据集过小会影响模型在植物疾病领域的应用。但迁移学习方法能够从已知较大的数据集上学习知识特征,并将知识特征迁移到数据相对较少的数据集上。然而,对于单样本数据的识别,使用迁移学习方法识别精确率较低。本文提出一种基于one-shot
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基于深度学习的植物疾病识别是现代农业研究领域的热点。事实上,植物疾病发病率小、发病周期长、数据采集成本高等问题,导致采集数据的样本偏少。而深度学习网络模型训练依靠大数据集,数据集过小会影响模型在植物疾病领域的应用。但迁移学习方法能够从已知较大的数据集上学习知识特征,并将知识特征迁移到数据相对较少的数据集上。然而,对于单样本数据的识别,使用迁移学习方法识别精确率较低。本文提出一种基于one-shot学习的果蔬疾病识别方法,解决由于果蔬疾病样本数量较少,而导致神经网络模型识别率较低的问题。以公开数据集PlantVillage中8类数据较少的果蔬疾病图像作为研究对象。使用焦点损失函数(focal loss,FL)代替均方误差损失函数(mean square error,MSE)训练基于关系网络的果蔬疾病分类器。在训练时,调节焦点损失函数超参数使模型聚焦于难识别的正样本,从而提高果蔬疾病识别精确率。在3-way,1-shot任务中,该方法的识别精确率达到91.64%,相比使用均方误差损失函数(mean square error,MSE)的关系网络模型精确率提高1.41%。在5-way,1-shot任务中,识别精确率提高了 4.69%。与匹配网络(Matching Network)和迁移学习相比,此方法能有效解决果蔬疾病训练样本较少导致识别率低的问题。将模型部署到服务器端,可对小样本果蔬疾病进行实时识别。
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