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采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
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为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治,采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法,对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究;同时,探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响;基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型,对病虫害识别精度可达99.35%,危害程度分级精度可达92.78%;2)在相同训练参数下,本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%,并且收敛速度最快;3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高;在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高,更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像,本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。 相似文献
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刚过完美好的假期,习惯了多日的悠闲,很多孩子一时难以适应新学期紧张的节奏,出现懒散、拖延、晚上不睡早上不起、无精打采、学习积极性不高等情况。如何改变呢?专家建议可通过以下几种方式帮孩子养成生活学习好习惯。改变拖延习惯有些孩子做事喜欢磨蹭拖延,常常让父母很着急。为什么孩子会有"拖延症"呢?奥地利心理学家阿尔弗雷德·阿德勒在《儿童人格教育》里写道:"一个有拖延习惯的儿童背后,总有一个事无巨细为其整理收拾的妈妈"。 相似文献
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为了研究基于云班课平台的线上线下混合式教学模式,进行了《动物生物化学》线上线下混合教学实践,对获得的云班课数据和教学效果进行了分析,结果表明:64.71%的学生云班课资源学习低于60%;云班课测试分数46.16%学生在60分以下,作业/小组任务分数33.33%学生测试成绩在60分以下,教师需进一步研究增加学生自主学习积极性的方法,达到更优的教学效果。 相似文献
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针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限,导致防碰撞能力下降的问题,提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型,通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置,对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理,实现模型的训练和优化。实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力,达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法,具有一定的参考价值和应用前景。 相似文献
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随着移动终端和信息技术的普及,移动学习如何与高职院校专业教育有效结合,是一个值得探讨的问题。本文提出将移动学习与专业实践课程教学结合,以培养学生自主学习能力和扎实的工匠精神为目标,以"移动终端+互联网"为平台进行专业实践课程教学改革,提高学生学习兴趣和学习效果。 相似文献