【摘 要】
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针对植物病害小样本问题提出一种基于one-shot学习的植物病害识别方法。以公开数据集PlantVillage中8类样本数量较少的植物病害图像作为识别对象,使用焦点损失函数(focal los
【机 构】
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北京林业大学信息学院,国家食品安全风险评估中心
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针对植物病害小样本问题提出一种基于one-shot学习的植物病害识别方法。以公开数据集PlantVillage中8类样本数量较少的植物病害图像作为识别对象,使用焦点损失函数(focal loss,FL)训练基于关系网络的植物病害分类器。训练过程中,调整FL超参数使模型聚焦于困难样本,从而提高植物病害识别精确率。结果表明:该方法在5-way、1-shot任务中识别精确率达到89.90%,相比原始关系网络模型精确率提高了4.69个百分点。同时,与匹配网络和迁移学习相比,改进后的方法在实验数据集上识别精确率分别
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