利用深度迁移学习进行基于图像的植物病害识别

2024-05-13 02:26:21

1、论文信息

2、研究概述

选择了在ImageNet和Inception模块上预先培训的VGGNet。不是通过随机初始化权重来从头开始训练，而是在大型标记数据集ImageNet上使用预先训练的网络来初始化权重。相对于其他最先进的方法，所提出的方法表现出显著的性能改进；该方法在公共数据集上的验证准确率不低于91.83%。即使在复杂背景条件下，该方法对水稻图像的类预测平均准确率也达到92.00%。实验结果证明了该方法的有效性，并有效地实现了植物病害检测。

3、研究现状

在过去几十年中，广泛用于植物病害识别的主要分类技术包括knarest neighbor(KNN)(Guettari等人，2016)、支持向量机(SVM) (Deepa和Umarani，2017)、fisher线性判别(FLD) (Ramezani和Ghaemmaghami，2010)、人工神经网络(ANN) (Sheikhan等人，2012)、随机森林(RF) (Kodovsky等人，2011)等。
【1】马等(马等，2018)利用深度CNN对黄瓜霜霉病、炭疽病、白粉病和目标叶斑病4种病害进行了症状识别。识别准确率达到93.4%。
【2】川崎等(川崎等，2015)介绍了一种基于CNN的黄瓜叶部病害识别系统；实现了94.9%的准确率等。
【3】特别是深度迁移学习，它缓解了经典深度学习方法面临的问题，即解决方案包括使用预先训练的网络，其中只需要从头推断最后分类级别的参数(Kessentini等人，2019)；

4、创

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