[发明专利]一种反卷积引导的半监督植物叶部病害识别与分割方法在审
| 申请号： | 202010915753.0 | 申请日： | 2020-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN112036335A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 任守纲;贾馥玮;顾兴健;徐焕良;李庆铁;王浩云;袁培森 | 申请（专利权）人： | 南京农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人： | 莫英妍;徐冬涛 |
| 地址： | 210095 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种反卷积引导的半监督植物叶部病害识别与分割方法，使用少量病害类别标注和病斑的像素级标注，通过反卷积实现病害种类的识别和病斑区域的分割。本方法通过一致性正则化、熵最小化方法生成无标记样本的类别预测标签；将有标记样本和无标记样本进行图像混合，利用新生成的图像进行半监督病害分类；对类别信息进行上采样，利用少量像素级标记进行半监督病斑分割。在模型训练的过程中，使用指数加权平均更新模型参数，使模型在测试数据上更加鲁棒。本发明适用于标签样本数量不足的植物叶部病害识别与分割的情况，实现了识别与分割的一体化，模型在光线不足、有异物遮挡叶片图像中具有较强的泛化能力，识别和分割速度能够满足实时性要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 引导 监督 植物 病害 识别 分割 方法 | ||
【主权项】：
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