[发明专利]一种基于迁移学习与自学习的小样本植物病害识别方法在审
| 申请号： | 202110574163.0 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113298150A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 黄建平;孔江波;刘九庆;张延文;朱贺 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 刘强 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于迁移学习与自学习的小样本植物病害识别方法，涉及人工智能技术领域，针对现有技术中小样本植物病害的识别精度低的问题，包括一：获取目标域小样本数据集；二：引入迁移学习，利用基数据集对深度学习模型进行预训练，然后将预训练后的深度学习模型迁移到与基数据集中类别无交叉的目标域上进行学习；三：引入自学习，利用目标域中有标注的植物病害样本训练迁移后的模型，然后利用训练好的模型推断所有无标注植物病害的类别并赋予伪标注，之后判断伪标注的可信度；四：设置可信度阈值，并将可信度高于阈值的伪标注样本加入有标注的植物病害样本中，得到扩充植物病害有标注样本集，并利用扩充植物病害有标注样本集更新模型，得到最终模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 自学习 样本 植物病害 识别 方法 | ||
【主权项】：
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