技術(shù)特征：

1.一種用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述全連接層(3)將所述中間特征轉(zhuǎn)化為所述預(yù)測(cè)值的轉(zhuǎn)換公式配置為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述深度監(jiān)督損失的計(jì)算公式配置為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述殘差特征提取模塊(2)包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述自蒸餾損失的計(jì)算公式配置為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述總訓(xùn)練損失的計(jì)算公式配置為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：在所述優(yōu)化二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練階段和推理階段，配置有分類器調(diào)用策略，所述分類器調(diào)用策略配置為：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，還包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述權(quán)重優(yōu)化公式配置為：

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述關(guān)鍵特征包括葉片微觀特征、葉片光譜特征、葉片紋理特征和葉片顏色特征。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種用于農(nóng)業(yè)植物葉片病害的二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)，深度監(jiān)督模塊將二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練框架劃分為主干網(wǎng)絡(luò)和多個(gè)輔助分類器，輔助分類器包括：殘差特征提取模塊從主干網(wǎng)絡(luò)中提取中間特征；全連接層將中間特征轉(zhuǎn)化為預(yù)測(cè)值輸出；深度監(jiān)督模塊在二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練期間，根據(jù)預(yù)測(cè)值與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異計(jì)算得到深度監(jiān)督損失；自蒸餾模塊根據(jù)預(yù)測(cè)性能最佳的輔助分類器和相應(yīng)預(yù)測(cè)值計(jì)算得到自蒸餾損失；總損失計(jì)算模塊根據(jù)深度監(jiān)督損失、自蒸餾損失計(jì)算得到總訓(xùn)練損失；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模塊根據(jù)總訓(xùn)練損失更新二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以生成優(yōu)化二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明提升了二元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)業(yè)植物葉片病害的識(shí)別精度。

技術(shù)研發(fā)人員：馬宏宇,馬軒,厲央央,馬龍華
受保護(hù)的技術(shù)使用者：寧波綠和時(shí)代科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6