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申请/专利权人：浙江科技大学
摘要：本发明公开一种小样本植物病害识别方法、装置、介质及产品，涉及植物病害识别领域，该方法包括：将待识别植物的病害图像输入植物病害识别模型，得到待识别植物的病害类别；植物病害识别模型基于深度最近邻神经网络确定；深度最近邻神经网络包括：依次连接的双向加权特征融合模块、情景注意力模块和度量模块；双向加权特征融合模块用于采用金字塔融合方式对输入图像进行多个尺度的特征融合；情景注意力模块用于确定与输入图像中植物所在场景相关的注意力特征图；度量模块用于根据注意力特征图计算输入图像与各个病害类别之间的相似度，确定输入图像中植物的病害类别。本发明能在标记样本较少的情况下实现植物病害识别。
主权项：1.一种小样本植物病害识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像；所述目标图像为待识别植物的病害图像；将所述目标图像输入植物病害识别模型，得到待识别植物的病害类别；其中，所述植物病害识别模型是采用训练数据对深度最近邻神经网络进行训练得到的；所述深度最近邻神经网络包括：依次连接的双向加权特征融合模块、情景注意力模块和度量模块；所述双向加权特征融合模块用于采用金字塔融合方式对输入图像进行多个尺度的特征融合，得到高级语义特征图和低级特征图；所述双向加权特征融合模块包括：骨干网络、上采样分支和下采样分支；所述骨干网络包括四个依次连接的网络层；前三个网络层的输出与所述上采样分支连接；所述上采样分支与所述下采样分支连接；前两个网络层的输出与所述下采样分支残差连接；所述上采样分支用于进行加权求和以及上采样操作；所述下采样分支用于进行加权求和以及下采样操作；第一个网络层作为所述双向加权特征融合模块的输入；最后一个网络层输出的特征图为所述高级语义特征图；所述下采样分支输出的特征图为所述低级特征图；所述情景注意力模块用于根据所述高级语义特征图和所述低级特征图确定与输入图像中植物所在场景相关的注意力特征图；所述度量模块用于根据所述注意力特征图计算输入图像与各个病害类别之间的相似度，并根据相似度确定输入图像中植物的病害类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江科技大学 一种小样本植物病害识别方法、装置、介质及产品
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