基于小样本学习的林业病害识别

近年来,国家越来越重视林业的发展,而林业病害防治问题始终是林业发展过程中的一项重点工作.针对传统林业病害识别方法存在数据需求量大、模型易过拟合、部分病害类别采样困难,缺乏标准公开数据集等问题,提出了一种基于小样本学习的林业病害识别模型(DML-MB模型),实现了对于林业病害任务的识别.首先,利用从林业局获取的林业病害数据,整理并建立了7类,共210张林业病害图像数据集.其次,模型在训练分类器的过程中引入深度相互学习(DML)策略,让不同网络在训练时不断分享学习经验,提升了深度神经网络的性能.最后,删除分类器中的全连接层获得特征提取器并迁移到DML-MB模型的元学习网络中进行训练.实验结果表明, DML-MB模型在林业病害数据集上的1-shot和5-shot的测试精度分别为61.38%和73.56%,相较于主流的小样本模型,精度最高提升了2.78%和4.52%.