【摘 要】
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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ResNet345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
【机 构】
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甘肃农业大学机电工程学院,兰州市,730070;中国农业科学院农业信息研究所,北京市,100081;甘肃农业大学园艺学院,兰州市,730070
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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ResNet345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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