基于深度學(xué)習(xí)的植物病害圖像識(shí)別算法綜述
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3910 K
標(biāo)簽： 災(zāi)難性遺忘 持續(xù)學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)
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文檔介紹：植物病害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅，及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別和處理成為關(guān)鍵步驟。綜述了深度學(xué)習(xí)在植物病害識(shí)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(shí)別方法的局限性，然后探討了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)及其在植物病害識(shí)別中的應(yīng)用前景，特別是YOLO系列模型在植物病害實(shí)時(shí)檢測(cè)中的應(yīng)用。同時(shí)對(duì)比了常見的深度學(xué)習(xí)算法在植物病害識(shí)別中的性能，以及對(duì)數(shù)據(jù)集多樣性、實(shí)時(shí)性和災(zāi)難性遺忘等挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析。最后，提出了持續(xù)學(xué)習(xí)和模型更新的重要性，并展望了未來研究方向。
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