基于特征提取的小样本农作物病害识别方法、存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202210242480.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693990A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693990A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V20/10（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 万莉;高会议;曾明昭 | 申请（专利权）人 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 代理机构 | 合肥天明专利事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 230031安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明的一种基于特征提取的小样本农作物病害识别方法、存储介质，获取农作物病害图像数据，录入事先构建的小样本农作物病害识别模型进行病害识别，小样本农作物病害识别模型构建步骤如下：根据PlantVillage构建实验数据集；对实验数据集进行预处理；搭建小样本学习模型并开始训练；训练完成后输入测试集样本图像验证模型性能；小样本农作物病害识别模型的嵌入函数包括特征提取模块和特征注意力模块，该特征提取模块采用了在ImageNet数据集上预训练过的ResNet‑18模型；特征注意力模块为基于Transformer结构的特征注意力模块通过集合自适应方法，对特征提取模型进行适配，学习与目标任务相关的特征，使其适应到不同类别的分类任务中；本发明具有较好的识别准确性以及泛化性能。 |
