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元学习在植物病害检测中的应用

元学习在植物病害检测中的应用

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2021-11-05 06:10
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【概要描述】为了训练网络，本文提供了包含26种植物和60种植物病害的微型植物病害数据集。综合实验表明，本研究提出的LFM-CNAPS方法优于现有的方法。

元学习在植物病害检测中的应用

【概要描述】为了训练网络，本文提供了包含26种植物和60种植物病害的微型植物病害数据集。综合实验表明，本研究提出的LFM-CNAPS方法优于现有的方法。

  • 分类：植物表型资讯
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　　植物病害会损害作物生长，这对作物的减产具有重大影响。目前的研究工作主要采用卷积神经网络(CNN)来检测苹果赤霉病和南瓜白粉病等的植物病害，但这种方法由于依赖于大量的人工标记数据而存在局限性。此外，植物病原体是可变的，这使得在农场环境中收集足够多的数据变得困难。而基于深度学习的方法在面对较少的数据样本时，准确性和可信度也会降低。本研究提出了基于元学习的局部特征匹配条件神经自适应过程(LFM-CNAPS)，旨在通过几个注释示例检测未知类别的植物病害。为了训练网络，本文提供了包含26种植物和60种植物病害的微型植物病害数据集。综合实验表明，本研究提出的LFM-CNAPS方法优于现有的方法。

 

　　图1 LFM-CNAPS流程图

　　在图中，白色实心正方形为数据变量，黑色箭头为数据流方向，白色空心箭头为正向传播，红色箭头为反向传播。

 

　　图2 番茄病害的视觉解析

　　(a) 叶霉病;(b) 晚疫病;(c)斑枯病;(d)二斑叶螨。

 

　　图3分类基础由TAM可视化的LFM-CNAPS

　　(a) 患病的紫檀样品;(b)马铃薯晚疫病样品。

 

　　来源 : Chen L., Cui X. and Li W. Meta-Learning for Few-Shot Plant Disease Detection. Foods, 2021, 10,2441. https://doi.org/10.3390/foods10102441。

 

　　编辑 : 张玉

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