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植物叶片疾病检测模型训练方法和植物叶片疾病检测方法

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本申请涉及一种植物叶片疾病检测模型训练方法和植物叶片疾病检测方法。所述方法包括：获取关于植物叶片的源域数据集与目标域数据集；将源域数据集采用对比学习方法进行训练，得到编码器的模型参数和每张图像的源域特征表示；将目标域数据集输入确定了模型参数的编码器，再输入域自适应层，最后输入分类器，得到分类结果；根据分类结果调整域自适应层的参数和分类器的参数；在达到预定训练条件时，保存最终的域自适应层的参数和分类器的参数；根据最终的编码器的模型参数、域自适应层的参数和分类器的参数确定最终的植物叶片疾病检测模型。采用本方法能够提高植物叶片疾病监测的准确性。

著录项

公开/公告号CN115239708B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.12.30

原文格式PDF
申请/专利权人广东机电职业技术学院;
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申请/专利号CN202211146701.7
发明设计人赵汝准;黄英健;谭伟潮;夏晶晶;王飞仁;陈健林;朱裕昌;蔡沛录;
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申请日2022.09.21
分类号G06F30/27;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/10;
代理机构广州海心联合专利代理事务所(普通合伙);
代理人马赟斋
地址 510515 广东省广州市同和蟾蜍石东路2号
入库时间 2023-01-12 18:57:00

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