研究提出基于图像与文本跨模态特征的虫害识别模型

近日,中国农业科学院农业信息研究所樊景超团队提出了基于图像与文本编码器跨模态特征融合的深度学习ITF-WPI模型,通过两种模式的互补信息,旨在提高害虫识别的准确性和适用性。相关研究成果发表于《农业计算机与电子(Computers and Electronics in Agriculture)》上。

枸杞是一种重要的经济作物,极易受到多种虫害的影响。传统单一模态模型识别准确性与数据利用率低下,已不能满足农业多模态数据发展的需求。

该研究以枸杞虫害为研究对象,提出了一种基于图像与文本编码器跨模态特征融合的深度学习模型,该模型对促进人工智能在农业领域的发展和枸杞虫害防治研究、提高枸杞产量具有重要的实际应用价值。在复杂背景下枸杞虫害精准识别中展现出了巨大的潜力,为智慧农业领域的应用起到了积极的促进作用。

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169923005173