农作物病虫害的模型训练方法

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农作物病虫害的模型训练方法
申请号:CN202510889059
申请日期:2025-06-30
公开号:CN120912944A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了农作物病虫害的模型训练方法,模型训练方法包括:将农作物的原始图像输入人工智能模型的相互注意学习模块;基于相互注意学习模块输出原始图像的图像特征向量和注意力图,其中,注意力图降低原始图像的背景信息,并突显农作物信息;向人工智能模型的文本编码器输入病虫害的文本描述,得到文本特征向量;基于文本特征向量和图像特征向量获得原始图像中与病虫害相关的分类结果;根据分类结果与预设病虫害类别真值计算得出总损失函数,依据注意力图获得具有病虫害区域的新图像;利用新图像对人工智能模型进行增强训练,利用损失函数对人工智能模型的分类网络进行优化。本发明的技术方案能够更加有效的在农田中识别病虫害。
技术关键词
模型训练方法 人工智能模型 文本特征向量 图像特征向量 三元组损失函数 焦点损失函数 文本编码器 农作物病虫害 注意力 农作物信息 分类网络 识别病虫害 模块 样本 种植区 颜色 动态
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文本特征向量 图像特征向量 约束技术 动态更新 动态纹理
残差网络 邻居 锚点 样本 三元组损失函数