基于激活映射弱监督学习的新柑橘害虫基准测试
计算机视觉与模式识别
2020-04-24 v1 机器学习
摘要
害虫与病害是农业生产损失的相关因素，因此促进了对病原体的预防与检测的大量投入。在许多国家，综合害虫管理是用于预防和减轻柑橘作物中害虫与病害损害的最广泛使用的方法。然而，其效果依赖于人工视觉巡检果园以识别病害症状、昆虫及螨类害虫。在此背景下，我们设计了一种由显著图引导的弱监督学习过程，以自动选择图像中的感兴趣区域，显著减少标注任务。此外，我们创建了一个大型柑橘害虫基准，由正样本（六类螨种）与负样本组成。在两个大型数据集上的实验表明，我们的结果对农业领域的害虫与病害分类问题极具前景。
引用
@article{arxiv.2004.11252,
title = {Weakly Supervised Learning Guided by Activation Mapping Applied to a Novel Citrus Pest Benchmark},
author = {Edson Bollis and Helio Pedrini and Sandra Avila},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.11252},
year = {2020}
}
备注
Accepted to The 1st International Workshop on Agriculture-Vision Workshop - CVPR 2020