【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及植物病害检测，更具体的说是涉及一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法。
技术介绍
1、在农业生产中，植物病害是影响作物产量和质量的重要因素之一。为了及时发现和防治植物病害，研究人员和农业从业者一直在探索有效的病害检测方法。传统的植物病害检测方法主要依赖于人工巡查和经验判断，这不仅耗时耗力，而且准确性受限于检测人员的经验和专业水平。近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的迅速发展，基于图像的植物病害检测方法逐渐成为研究的热点。这些方法通过对植物叶片、果实等部位的图像进行分析，自动识别和分类不同类型的病害，为农业生产提供了更高效的技术支持。
2、现有的基于深度学习的植物病害检测方法大多采用有监督学习方式，需要大量标注数据进行训练。然而，获取高质量的标注数据在实际应用中面临诸多挑战。首先，植物病害种类繁多，不同病害在不同植物上可能表现出不同的症状，这使得数据标注的工作量极为庞大。其次，标注数据的质量直接影响目标检测模型的训练效果，人工标注难以避免主观偏差，且标注过程耗时长，成本高。此外，由于植物病害在不同生长阶段、不...
【技术保护点】
1.一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特征在于，S1具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特征在于，S3具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特征在于，S32具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特征在于，S4具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特征在于，s1具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特征在于，s3具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于自监督学习的植物病害目标检测方法，其特征在于，s32具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于自监督学习的植物病害目...
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