一种基于深度学习的高效野外农业害虫识别方法
计算机视觉与模式识别
2023-10-27 v1
摘要
农民在农产品产出过程中面临的最大挑战之一是与害虫作斗争。通过及时采取预防措施，该问题可轻松解决并避免经济损失。这要求以简单有效的方式识别害虫。大多数昆虫物种彼此间具有相似性。若无农业学者的专业帮助，农民很难准确识别作物害虫。为解决此问题，我们进行了大量实验，考量不同方法以找出其中最佳者。本文主要基于名为 IP102 的鲁棒数据集，呈现了所开展实验的详细概览，包括带微调的迁移学习、注意力机制与自定义架构。亦展示了来自另一数据集 D0 的若干示例，以体现我们所实验技术的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2310.16991,
title = {An Efficient Deep Learning-based approach for Recognizing Agricultural Pests in the Wild},
author = {Mohtasim Hadi Rafi and Mohammad Ratul Mahjabin and Md Sabbir Rahman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.16991},
year = {2023}
}