基于小樣本學習的馬鈴薯葉片病害檢測

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摘要：馬鈴薯葉片的病害將直接導致馬鈴薯產(chǎn)量和質(zhì)量的下降，為實現(xiàn)馬鈴薯葉片病害的精確檢測并及時預防病變，提出了一種基于小樣本學習的馬鈴薯葉片病害檢測算法。首先，利用一組共享權重的特征提取器將輸入圖片映射到深度特征空間；然后，提出一種任務感知注意力模塊用于融合小樣本學習網(wǎng)絡中的雙分支輸入特征，強化目標任務的特定表達能力；最后，引入一種動態(tài)卷積模塊提高卷積核的建模能力，并將卷積塊注意力機制（CBAM）嵌入到該卷積網(wǎng)絡中，構造特征強化學習模塊，細粒度地捕獲病害區(qū)域的細節(jié)特征。（剩余9750字）