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摘要:
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提高了25.02个百分点和41.90个百分点.
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文献信息
篇名 基于one-shot学习的小样本植物病害识别
来源期刊 江苏农业学报 学科 农学
关键词 植物病害识别 深度学习 one-shot学习 焦点损失函数 关系网络
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 植物保护
研究方向 页码范围 1061-1067
页数 7页 分类号 S126
字数 4105字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-4440.2019.05.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张海燕 北京林业大学信息学院 31 205 8.0 12.0
2 郭丽霞 20 195 8.0 13.0
3 任胜男 北京林业大学信息学院 1 3 1.0 1.0
4 孙钰 北京林业大学信息学院 9 59 4.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
植物病害识别
深度学习
one-shot学习
焦点损失函数
关系网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏农业学报
双月刊
1000-4440
32-1213/S
大16开
南京市孝陵卫钟灵街50号省农科院内
28-113
1985
chi
出版文献量(篇)
3989
总下载数(次)
8
总被引数(次)
36498
论文1v1指导