| 基于深度學習的植物病害圖像識別算法綜述 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3910 K | |
| 標簽： 災難性遺忘 持續(xù)學習 深度學習 | |
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| 文檔介紹：植物病害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全構(gòu)成嚴重威脅，及時準確地識別和處理成為關(guān)鍵步驟。綜述了深度學習在植物病害識別中的應(yīng)用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向。首先介紹了植物病害的重要性和傳統(tǒng)識別方法的局限性，然后探討了深度學習技術(shù)的優(yōu)勢及其在植物病害識別中的應(yīng)用前景，特別是YOLO系列模型在植物病害實時檢測中的應(yīng)用。同時對比了常見的深度學習算法在植物病害識別中的性能，以及對數(shù)據(jù)集多樣性、實時性和災難性遺忘等挑戰(zhàn)進行了分析。最后，提出了持續(xù)學習和模型更新的重要性，并展望了未來研究方向。 | |
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