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基于对比学习的植物叶片病害识别

文献类型： 中文期刊

作者： 杨新宇;冯全;张建华;杨森

作者机构：

关键词： 对比学习;病害识别;图像处理

期刊名称：浙江农业学报

ISSN： 1004-1524

年卷期： 2024 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 目前，基于图像处理的植物病害识别多依赖于人工标注的卷积神经网络。本文基于自监督对比学习不依赖标签和大量数据可以实现独自学习的优势，研究了Moco-v2、Deepcluster-v2、SwAV、BYOL这4种对比学习方法对植物叶片病害的识别效果，通过设置不同试验条件，使用PlantVillage开源数据集和自建的棉花病害数据集分别测试4种对比学习方法所训练的ResNet50编码器在Linear和Finetune两种模式下的病害识别效果，评估对比学习方法在植物叶片病害识别的可行性。结果表明，在PlantVillage数据集中，Finetune模式的平均准确率略高于Linear，4种方法训练的分类器的平均识别准确率最高达99.83%，其中，Deepcluster-v2、BYOL在Finetune模式下的识别率最高，均为99.87%。在棉花病害数据集上，Finetune的效果略逊于Linear，Deepcluster-v2在Linear模式下获得最高识别准确率（98.86%）。整体来看，基于对比学习方法的病害识别率优于有监督模型的学习效果，在植物叶片病害识别领域展现出良好的应用前景。

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