【摘 要】
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农作物病害分类是细粒度图像分类的一个热门领域.文章采用一种基于Co-Location的细粒度农作物病害分类方法,在模拟真实场景的MultiplePlant测试集下进行农作物病害的研究,比较各个网络在得到的模型的准确率结果为98.36％,证明该方法充分保留了关键病害位置的特征信息,并且一定程度上能够抵抗噪声干扰.
【机 构】
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浙江农林大学,浙江 杭州 310000
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农作物病害分类是细粒度图像分类的一个热门领域.文章采用一种基于Co-Location的细粒度农作物病害分类方法,在模拟真实场景的MultiplePlant测试集下进行农作物病害的研究,比较各个网络在得到的模型的准确率结果为98.36％,证明该方法充分保留了关键病害位置的特征信息,并且一定程度上能够抵抗噪声干扰.
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