一种基于提示学习的农作物病害识别方法

本发明涉及一种基于提示学习的农作物病害识别方法，包括：获取农作物病害图像数据集；构建提示学习模型；将训练集输入提示学习模型进行训练；采用动态校准策略进行动态校准；校准后的提示向量通过动量缓冲机制进行更新，替换调整后的提示向量，得到更新后的提示学习模型；将待识别的农作物病害图像输入更新后的提示学习模型，得到识别结果。本发明首次将提示学习引入农作物病害识别任务，有效融合不同层次的特征信息，显著提升模型对基类的识别精度和新类的泛化性能；动态校准策略提升模型的域泛化能力，无需额外训练数据，利用CLIP模型中的跨模态知识在测试时对结果直接调优，有效解决传统熵最小化方法存在的特征偏移和性能衰减问题。