本文主要研究内容
作者任胜男,孙钰,张海燕,郭丽霞（2019）在《基于one-shot学习的小样本植物病害识别》一文中研究指出：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。
Abstract
zhen dui zhi wu bing hai xiao yang ben wen ti di chu yi chong ji yu one-shotxue xi de zhi wu bing hai shi bie fang fa 。yi gong kai shu ju ji PlantVillagezhong 8lei yang ben shu liang jiao shao de zhi wu bing hai tu xiang zuo wei shi bie dui xiang ,shi yong jiao dian sun shi han shu (focal loss, FL)xun lian ji yu guan ji wang lao de zhi wu bing hai fen lei qi 。xun lian guo cheng zhong ,diao zheng FLchao can shu shi mo xing ju jiao yu kun nan yang ben ,cong er di gao zhi wu bing hai shi bie jing que lv 。jie guo biao ming :gai fang fa zai 5-way、1-shotren wu zhong shi bie jing que lv da dao 89.90%,xiang bi yuan shi guan ji wang lao mo xing jing que lv di gao le 4.69ge bai fen dian 。tong shi ,yu pi pei wang lao he qian yi xue xi xiang bi ,gai jin hou de fang fa zai shi yan shu ju ji shang shi bie jing que lv fen bie di gao le 25.02ge bai fen dian he 41.90ge bai fen dian 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自江苏农业学报的任胜男,孙钰,张海燕,郭丽霞，发表于刊物江苏农业学报2019年05期论文，是一篇关于植物病害识别论文,深度学习论文,学习论文,焦点损失函数论文,关系网络论文,江苏农业学报2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自江苏农业学报2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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