Aug, 2023

野外利用深度学习模型识别和检测蚜虫群

TL;DR使用深度学习模型检测蚜虫簇集,我们提出了一种新的方法来估计感染水平。通过对多麦科田野捕捉的 5,447 张图像中的蚜虫集群进行手动选择并进行注释,我们构建了一个庞大的数据集。然后,我们在该数据集上实施和比较了四种最先进的目标检测模型(VFNet、GFLV2、PAA 和 ATSS)的性能。结果表明,所有模型在平均精度和召回率方面都表现出稳定的相似性能。我们进一步提出合并紧邻簇集和去除由裁剪引起的小簇集的方法,使性能进一步提升约 17%。该研究证明了使用机器学习模型自动检测和管理昆虫的可行性,并将该标注数据集公开提供给研究界。