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在复杂背景下应用迁移学习技术优化木薯叶疾病识别与分析的研究 被引量：1
1
作者 李振冲 周波 +2 位作者 张绿云 施龙江 尹世海 《黑龙江粮食》 2024年第6期74-77,共4页
木薯叶病对木薯作物的生产和质量有重大影响,但传统的深度学习模型难以应对有限的木薯叶病样本。为了解决这一挑战,本文介绍了一种使用迁移学习的方法,该方法使用大型数据集来改进预训练模型,并将其知识转移到木薯叶病小样本的特定特征... 木薯叶病对木薯作物的生产和质量有重大影响,但传统的深度学习模型难以应对有限的木薯叶病样本。为了解决这一挑战,本文介绍了一种使用迁移学习的方法,该方法使用大型数据集来改进预训练模型,并将其知识转移到木薯叶病小样本的特定特征上。该方法适用于木薯叶病的分类和鉴定。实验数据表明,运用迁移学习技术不仅显著提升了模型的训练效率,而且有效克服了小样本量的限制,从而验证了迁移学习在提高模型性能和泛化能力方面的显著作用。 展开更多
关键词 木薯叶疾病 深度学习 迁移学习 特征提取 图像分类
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