[发明专利]基于半监督学习训练中草药病虫害识别模型的方法与系统在审
| 申请号： | 202011506545.1 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112560964A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 罗林锋 | 申请（专利权）人： | 深圳赛安特技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06K9/46;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人： | 邓小玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习训练中草药病虫害识别模型的方法，包括：获取包括多个样本图像的标注图像数据集，每个样本图像标注有对应的样本病理类型标签；基于样本图像训练Resnet50深度学习模型，得到第一标注模型；获取包含多个未标注图像的未标注图像数据集，将未标注图像输入至第一标注模型中，得到各个未标注图像对应的病理类型及其对应的概率值；基于标注图像数据集与各个未标注图像的病理类型及其对应的概率值训练第一标注模型对应的finetune模型，以得到中草药病虫害识别模型；通过中草药病虫害识别模型对待标注的中草药图像进行识别，提高了识别的精确度。本发明涉及智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 训练 中草药 病虫害 识别 模型 方法 系统 | ||
【主权项】：
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